CVPRMar, 2022

探索基于频率对抗性攻击的人脸造假检测

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TL;DR本文提出了一种基于离散余弦变换（DCT）的频率对抗攻击方法，以欺骗面部伪造检测器。通过引入融合模块来捕获对手在频率域中显着的区域，我们的方法比空间域中的现有对抗攻击更为难以察觉，并且不会降低原始图像的视觉质量。在实验中，我们发现该方法有效地欺骗了空间域和最先进的频率域检测器，并增强了面部伪造检测器之间的可靠性。
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发现论文，激发创造
  • 探索基于决策的黑盒攻击对人脸伪造检测的影响

    利用决策导向攻击和频率线索，我们提出了一种新的人脸伪造攻击方法，具有高查询效率和保证图像质量，在 FaceForensics++、CelebDF 和工业 API 上实现了攻击性能的最新突破，同时揭示了人脸伪造检测器的安全问题。

    Oct, 2023

  • 频率思维：通过挖掘频率感知线索进行面部伪造检测

    提出了一种新颖的基于频率的人脸伪造检测网络 F3-Net，通过感知频率分解图像分量和局部频率统计信息相结合的策略深度挖掘伪造模式，能够有效应对压缩图像和视频中的人脸伪造问题。在 FaceForensics++ 数据集上，F3-Net 在所有压缩质量下均显著优于同类方法。

    Jul, 2020

  • 频率感知深度假冒检测：通过频率空间学习改善泛化能力

    通过频域学习提高深伪造图像检测器的泛化性能，包括使用频率级别的伪造检测方法和一个特定设计的频域学习模块，实现了先进的性能 (+9.8%)，并且所需参数更少。

    Mar, 2024

  • 利用频率分析进行深度虚假图像识别

    通过对生成对抗性网络的频域进行分析，我们发现生成的 Deep fake images 在这一领域会展现出一些严重的瑕疵，通过这些瑕疵可以自动识别出 deep fake images， 超越了现有的最先进方法。

    Mar, 2020

  • 频率驱动的对抗样本的一种新视角

    通过对频域内对抗扰动的详细频率分析，我们的研究表明低频带的高频部分中存在显著的对抗扰动，并基于此提出了一种基于不同频率带组合的黑盒对抗攻击算法，可显著提高攻击效率。实验结果显示平均攻击成功率达到 99％，超过使用单一频率段的攻击。此外，我们引入了归一化扰动可见性指数，为评估连续和离散扰动的 $L_2$ 范数的局限性提供了解决方案。

    Apr, 2024

  • 利用高频特征进行人脸伪造检测的泛化

    这篇论文提出了一种基于 CNN 的人脸伪造检测方法，利用高频噪声、多尺度特征提取、残差 - 引导空间注意力和跨模态注意力等功能模块提高了交叉数据集下的检测性能。

    Mar, 2021

  • 频域后门攻击

    该论文提出一种新的深度学习后门攻击方法 FTROJAN，通过在频域上 Trojan 攻击可以使污染图像几乎无法被检测，且攻击能够成功且不会降低模型的预测准确率。

    Nov, 2021

  • 关注一致性改进的蒙面频率造假特征表示以实现人脸伪造检测的普适性

    通过提出一种新的注意一致性加工频伪造表示模型以实现人脸伪造检测算法的泛化能力，本文在多个公共人脸伪造数据集上的实验证明了该方法相对于现有技术的卓越性能。

    Jul, 2023

  • 低频对抗扰动

    本文提出了一种基于低频领域的对抗攻击方法，能够有效地减少模型查询次数，即使模型和防御策略未知，也能规避图像转换的防御策略，并展示了使用该技术欺骗 Google Cloud Vision 平台模型查询次数极低的成果。

    Sep, 2018

  • 对抗性人脸合成

    该论文提出 AdvFaces，一种基于生成对抗网络 (GAN) 的自动化方法，用最小的扰动生成看似合法但实际上能够欺骗最新人脸识别系统的假冒人脸或模糊真正主题的攻击性人脸图像。

    Aug, 2019