应对差异变形攻击检测中的主体相似性
本文介绍了一种基于扩散的新型高效 MAD 方法，学习纯粹的真实图像的特征，实现对不同形态的变形攻击的检测。在四个不同数据集上进行了严格的实验，并与现有解决方案进行了比较，结果表明我们的 MAD 模型在所有数据集上都取得了高竞争力的结果。
Jun, 2023
本文提出了一种多光谱框架用于差异化仿真攻击检测，该方法通过在电子护照中捕获的基准图像和在可信设备中捕获的面部图像来检测电子护照中呈现的人脸图像是否被修改，并在多个会话中使用可见光和多光谱相机对 143 个独特数据主体进行了广泛实验，结果表明该多光谱框架的性能优于可见光图像检测。
Apr, 2023
本篇论文讨论了利用真实的人脸图像数据库训练和测试差分变形攻击检测算法的可行性。在进行多个不同后处理之后，使用不同的工具创建了人脸融合图像。通过实验表明，基于深度学习的差分变形攻击检测算法在各种后处理情形下可以实现非常高的检测性能和鲁棒性。
Jan, 2020
通过像素级别的监督方法，我们训练一个分类器来识别脸部变形攻击，我们的解决方案相比于现有算法更加准确，而且在检测重数读攻击时表现良好；另外，我们还创建了一个新的数据集，即 LMA-DRD 数据集，可用于研究目的。
Aug, 2021
本研究提出了一种名为 Ensemble XAI 的新型可视化解释方法，它整合了显著性地图、类激活映射和渐变 - 类激活映射，以提供更全面的可视化解释，用于预测输入是否为伪造的仿制品的深度学习预测模型。通过实验评估，该解释方法可以准确地说明深度学习模型的决策过程。
Apr, 2023
本文针对面部融合这一复杂的攻击技术，提出了一种基于融合分类方法的无参考情况下的差异性面部融合检测扩展方法，引入了公开的面部融合检测基准，并利用特定的数据挖掘技术来提升检测方法的性能，实验结果证明了该方法在检测融合攻击方面的有效性。
Sep, 2023
本文提出了一种新的差分变形攻击检测框架，使用深度 Siamese 网络，通过比较我们的模型与其他经典和深度学习模型，使用两个不同的变形数据集，VISAPP17 和 MorGAN，我们探索了由对比损失生成的嵌入空间，并使用欧几里得距离、特征差和支持向量机分类器、特征级联和支持向量机分类器三个决策框架。
Dec, 2020
本研究介绍了首个基于合成数据的变形攻击检测开发数据集 (SMDD) ，证明该数据集成功地用于训练三种变形攻击检测骨干网络，从而实现了高性能的变形攻击检测，即使是完全未知的攻击类型。通过详细的法律分析，我们表明在使用和分享真实生物特征数据的挑战方面，我们提议的 SMDD 数据集至关重要。该数据集包含 30,000 个攻击样本和 50,000 个真实样本，可供研究目的公开使用。
Mar, 2022
基于多模态分离轨迹（MMDT）的文档演示攻击检测（DPAD）方法可消除现有方法的一些限制，通过对重新捕获的轨迹进行分离和融合，提高文档图像的泛化能力，并在三个基准数据集的实验中展示出其出色的法医痕迹表示能力。
Apr, 2024