Nov, 2023

AdvGen: 针对人脸展示攻击检测系统的物理对抗攻击

PDF
TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 针对监视的物理对抗攻击：一项调查

    本文回顾了最近在物理对抗攻击方面的尝试和发现，并提出了一种框架来分析物理对抗攻击，并在该框架下对四个关键监控任务：检测，识别，跟踪和动作识别进行了全面的调查。此外，我们还回顾并分析了防御物理对抗攻击的策略和评估防御优势的方法。这篇论文为在监控系统中建立抵抗物理对抗攻击的韧性迈出了重要一步。

    May, 2023

  • 物理对抗攻击遇见计算机视觉：十年调查

    对于深度神经网络 (DNNs) 的安全性问题，本文重点关注于物理对抗攻击，总结了 150 篇现有的物理对抗攻击的论文，详细分析了物理对抗攻击的特征、媒介、方法及其效果，并探讨了当前的挑战和未来方向。

    Sep, 2022

  • 仅使用真实人脸的自干扰检测对抗样本人脸

    本文提出了一种生成伪造对抗人脸图像的方法，并用其来训练一个不需要攻击数据就可以检测对抗人脸图像的分类器，该方法适用于各种未知对抗攻击。

    Apr, 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

  • 基于摄像头的智能系统的物理对抗攻击：当前趋势、分类、应用、研究挑战和未来展望

    本文全面调查了当前关注的物理对抗攻击趋势，详细解析物理对抗攻击的概念、特征和要求，探索其在不同应用中的目标任务下，包括分类、检测、人脸识别、语义分割和深度估计等，各种物理对抗攻击方法，并评估其有效性、隐蔽性和鲁棒性，讨论了当前挑战和未来研究方向，强调了增强防御机制、探索新的攻击策略、在不同应用领域评估攻击，以及建立物理对抗攻击的标准基准和评估准则的必要性。通过这个全面的调查，旨在为计算机视觉领域的研究人员、实践者和政策制定者提供有价值的资源，帮助他们全面了解物理对抗攻击，并促进鲁棒和安全的基于深度神经网络的系统的发展。

    Aug, 2023

  • 关于对 ArcFace-100 人脸识别系统的现实攻击的对抗贴片研究

    本文研究了面部识别系统的真实世界攻击问题，提出了一种可以产生对抗性贴片的简单方法，通过该方法可以将对抗属性添加到照片中并进行攻击。

    Oct, 2019

  • 针对物理人脸识别的有效对抗性纹理三维网格

    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。

    Mar, 2023

  • PhysGAN：为自主驾驶生成物理世界鲁棒的对抗样本

    通过 PhysGAN 产生物理世界中鲁棒性的对抗性样本，有效欺骗自动驾驶系统并在数字仿真和现实世界中进行评估，比其他基线方法表现更好，为攻击常规自动驾驶场景生成逼真和具有物理世界鲁棒性的对抗性样本的首个技术。

    Jul, 2019