May, 2024

关于人脸识别和人脸防伪模型的对抗性攻击

PDF
TL;DR同时对人脸识别系统和人脸反欺骗模型进行对抗攻击，通过样式对齐的分布偏差、实例风格对齐和梯度一致性维护模块，提高对黑盒攻击的容量，通过大量实验表明该攻击方法优于现有的对抗攻击方法。
adversarial attacksface recognition systemsface anti-spoofing modelsstyle-aligned distribution biasingtransferability of fas models
发现论文，激发创造
  • AdvFAS: 对抗性示例下的鲁棒人脸防伪框架

    确保人脸识别系统对抗攻击的可靠性需要部署人脸反欺骗技术。尽管在这个领域取得了相当大的进展，但即使是最先进的方法也难以防御对抗性样本。为了克服这些挑战，我们深入探讨对抗检测与人脸反欺骗之间的关系，并基于此提出了一种强大的人脸反欺骗框架，即 AdvFAS，利用两个耦合分数准确区分正确检测和错误检测的人脸图像。广泛的实验证明了我们的框架在各种设置下的有效性，包括不同的攻击、数据集和骨干网络，同时在清晰的示例上具有高精度。此外，我们成功地将该方法应用于检测真实世界的对抗样本。

    Aug, 2023

  • 人脸反欺诈的深度学习技术概述

    本文首次系统综述了基于深度学习的人脸反欺诈技术，从像素级监督、领域泛化和多模式传感器等多个角度出发，阐述了该领域的最新成果与潜在前景。

    Jun, 2021

  • 基于双阶段特征学习的人脸反欺诈解绑特征表示

    提出一种新的双阶段解缠表示学习方法，可以更好地检测未见攻击类型，以防止过度拟合于预定义的欺骗攻击类型，并在多个交叉类型的面部反欺骗基准测试中表现出卓越的准确性。

    Oct, 2021

  • 双曲面人脸反欺骗

    基于超几何空间和多模态特征的通用面部反欺骗方法在不同攻击类型下表现出显著的性能提升，并在少量攻击类型下具有很好的泛化能力。

    Aug, 2023

  • 抑制和平衡：通往广义多模式人脸反欺诈

    在人脸识别系统中，针对演示性攻击，多模态学习方法面临模态不可靠性和模态不平衡性的挑战，本研究提出了 Uncertainty-Guided Cross-Adapter (U-Adapter) 和 Rebalanced Modality Gradient Modulation (ReGrad) 两种方法来解决这些问题，在多模态人脸反欺骗中取得了优于现有方法的性能。

    Feb, 2024

  • CNN 网络数据领域变化的可视化方法及分类任务阈值选择的优化方法

    通过可视化方法来直观反映模型的训练结果，并展示数据增强技术对跨领域 Face Anti-Spoofing 任务的有效性，同时基于训练数据集的分布提出了一种设置阈值的方法。最终在两个竞赛中获得了第二名。

    Apr, 2024

  • 增强移动人脸反欺诈：面向屏幕闪光下的多样化攻击类型的鲁棒性框架

    本文提出了一种抗各种攻击类型的人脸反欺诈框架 (ATR-FAS)，通过使用多个网络生成深度图并利用多个专家网络的结果进行混合，实现了对欺诈人脸的稳定检测，并且在大量实验证明了该框架显著优于现有最先进的方法。

    Aug, 2023

  • 面部反欺诈的特征生成与假设验证

    本文提出了一种特征生成和假设验证框架来缓解领域泛化和表示解缠问题，该框架引入了生成真实人脸和已知攻击假设的特征生成网络，进而应用两个假设验证模块来判断输入人脸是否来自真人脸空间和真人脸分布，实验结果表明我们的方法取得了有前途的结果，超过了广泛公开数据集上最先进的方法。

    Dec, 2021

  • 领域通用的未知攻击下的人脸反欺诈

    通过引入一种新方法 DGUA-FAS，该方法包括基于 Transformer 的特征提取器和合成未知攻击样本生成器（SUASG），我们针对领域通用的未知攻击解决方案，实验结果表明我们的方法在已知或未知攻击的领域泛化 FAS 方面取得了卓越的性能。

    Oct, 2023

  • 多个人脸识别系统组件的同时对抗攻击

    探讨对人脸识别系统安全性的对抗性威胁及其攻击风险，以及一种新的攻击向量，通过对攻击向量的知识来增强部件培训的抗性，并在目标系统上通过预实验分析证明了其有效性。

    Apr, 2023