Mar, 2023

针对物理人脸识别的有效对抗性纹理三维网格

PDF
TL;DR本文旨在开发一种更可靠的技术，能够对商业系统进行端到端的对抗性鲁棒性评估，其中采用拟人面部上的精细拓扑的对抗性纹理 3D 网格可欺骗黑盒识别模型并回避防御机制，详尽的数码和物理实验证明了该方法的有效性，包括三种识别 API、四种反欺诈 API、两种流行的手机和两种自动门禁系统。
发现论文，激发创造
  • 对 3D 人脸识别的物理世界光学对抗攻击

    通过利用光学噪声攻击 3D 人脸识别系统，该研究设计了端到端的攻击算法，成功地攻击了基于点云和深度图的 3D 人脸识别算法，变形不可见且需要比先前的物理攻击更少的扰动。

    May, 2022

  • MeshAdv：面向视觉识别的对抗性网格

    本文提出了一种叫做 meshAdv 的方法，用于生成具有丰富形状特征但纹理变化最小的物体的 “对抗性 3D 网格模型”。使用可微渲染器进行对象的形状和纹理的操作，可以有效地攻击分类器和物体探测器，并在不同视角下进行攻击评估，同时设计了一个管道以对具有未知渲染参数的光真实渲染器进行黑盒攻击。

    Oct, 2018

  • 在实际世界中实现可迁移的有目标 3D 对抗攻击

    通过设计一种名为 TT3D 的新型框架，可以从少量多视图图像中快速重建为可转移的针对性的 3D 纹理网格，该方法不仅展示出卓越的跨模型转移能力，而且在不同的渲染和视觉任务中保持可观的适应性，此外，通过 3D 打印技术在真实世界中生成的 3D 对抗样本也得到了鲁棒的验证。

    Dec, 2023

  • 通过 3D 建模实现自然服装纹理以规避人体检测器

    本文提出了一种利用 3D 建模技术生成的伪装纹理，来制作能够有效规避多角度人体检测器的伪装服装，实验结果表明这类服装具有较高的攻击成功率。

    Jul, 2023

  • 针对实用人脸识别系统的强力物理对抗样本

    本文旨在提高面部识别系统的物理攻击强度。通过使用新的平滑损失函数和 Patch-noise 结合的攻击方法，生成更加平滑且具有更强的物理攻击强度的对抗样本。实验结果表明，相比传统技术，使用平滑性损失的物理拆迁方法可以提高 1.17 倍的平均攻击成功率（ASR），而 Patch-noise 结合的攻击方法可以实现 2.39 倍的 ASR 提升。

    Mar, 2022

  • AdvGen: 针对人脸展示攻击检测系统的物理对抗攻击

    通过自动生成对抗性图像的方式，本研究展示了面部认证系统在实际场景中对对抗性图像的脆弱性，并提出 AdvGen 作为一种自动化生成对抗网络来模拟打印和重放攻击，生成可以欺骗最新型 PAD 的对抗性图像，其攻击成功率高达 82.01%。本研究在四个数据集和十个最新型 PAD 上对 AdvGen 进行了广泛测试，并在真实的物理环境中进行了实验证明了攻击的有效性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 人脸识别系统的对抗性光照投影攻击：可行性研究

    本文使用基于深度学习的对抗光投影攻击系统在人脸识别领域进行了实时物理攻击的实验，证实了人脸识别系统在白盒和黑盒攻击设置下均易受到对抗攻击的威胁。

    Mar, 2020

  • 基于决策的有效黑盒对抗攻击人脸识别系统

    本文旨在评估最先进的人脸识别模型在基于决策的黑盒攻击环境下的鲁棒性能，并提出一种新的进化攻击算法以减少搜索空间维度，实验结果表明该方法能够在较少的查询次数内诱导输入的最小扰动，并成功地用于攻击一个真实的人脸识别系统。

    Apr, 2019

  • 破坏 3D 虚拟环境：可转移的对抗性 3D 对象

    本研究研究了如何通过改变材质，使用易于访问的元素构建具有敌对性的 3D 物体，以此欺骗神经分类器，以评估其在流行神经分类器中的影响。

    Sep, 2021