Jun, 2024

通过对抗语义蒙版实现难以察觉的人脸伪造攻击

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TL;DR提出了一种具有良好迁移性和隐蔽性的对抗语义掩码攻击框架 (ASMA)，该框架使用了语义掩码来生成具有局部语义区域中的扰动的对抗样本，并通过自适应语义掩码选择策略提高了攻击的迁移性和隐蔽性。与其他对抗攻击方法相比，该方法在公共人脸伪造数据集上具有卓越的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于扩散模型的语义对抗攻击

    通过利用最近的扩散模型的潜在空间中的语义信息，本文提出了一个快速生成语义对抗攻击的框架，并在 CelebA-HQ 和 AFHQ 数据集上进行了大量实验，与其他基线相比，我们的框架在多种情境中取得了极高的成功率，最佳 FID 为 36.61。

    Sep, 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

  • 对生物医学图像分割深度学习模型的对抗样本影响

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    Jul, 2019

  • Adv-Makeup: 一种新的对人脸识别具有隐形性和可迁移性的攻击

    本文提出一种 Adv-Makeup 统一的对抗人脸生成方法，实现在黑盒环境下的不可察觉和可转移攻击，它使用任务驱动的化妆生成方法和精细的元学习对抗攻击策略，能够在数字和物理环境下生成更为不可察觉的攻击，并显著提高黑盒环境下的攻击成功率。

    May, 2021

  • 基于三维感知的对抗妆容生成技术用于人脸隐私保护

    本文提出了一种 3D 感知的对抗性化妆生成 GAN 模型，旨在提高身份信息遮盖的合成化妆品的质量和可转移性，进而保护人脸不被各种人脸识别模型与商业面部验证 API，如 Face++，百度和阿里云等识别。

    Jun, 2023

  • 使用关注对抗生成网络对最先进人脸识别系统进行攻击

    本文研究如何通过使用生成网络和注意力机制来进行对抗攻击，以误导面部识别网络将某人误认为目标人物而非将其错判不明显的机制。

    Nov, 2018

  • 人脸伪造的语义上下文化：新的定义、数据集和检测方法

    通过定义改变语义脸部属性以超过人类辨别阈值的计算方法，构建一个大型脸部伪造图像数据集，并提出了一个以语义为导向的脸部伪造检测方法，展示了该数据集在揭示当前检测器的弱点以及提高其泛化能力方面的优越性。

    May, 2024

  • Adv-Diffusion: 通过潜在扩散模型实施难以察觉的敌对人脸身份攻击

    该研究论文提出了一种统一的框架 Adv-Diffusion，可以在潜在空间而不是原始像素空间中生成不可感知的对抗性身份扰动，利用潜在扩散模型的强大修补能力生成逼真的对抗性图像。通过在周围环境中生成语义扰动的身份敏感条件扩散生成模型，设计了自适应强度的对抗性扰动算法，既能确保攻击的可传递性又能保持隐秘性。在公开的 FFHQ 和 CelebA-HQ 数据集上进行了广泛的定性和定量实验，证明该方法在没有额外的生成模型训练过程的情况下取得了卓越的性能。源代码可在此链接中获取。

    Dec, 2023

  • 语义脸部图像合成的对抗性身份注入

    通过使用一个交叉注意力机制来合并身份、风格和语义特征生成尽可能与输入相似的人脸的 SIS 架构，不仅适用于保护身份，而且在面部识别对抗攻击中也是有效的。

    Apr, 2024

  • 基于显著属性的人脸识别语义对抗攻击

    本研究提出了一种新的语义对抗攻击方法 SAA-StarGAN，该方法基于余弦相似度或概率分数预测最重要的面部属性，并改变这些面部属性来进行对抗攻击。实验证明，该方法能够生成多样化和逼真的对抗性面部图像，并能够显著地提高对抗性样本的可迁移性。

    Jan, 2023