【摘 要】
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目前,基于深度学习的应用越来越广泛,但是深度学习易受到人为细微扰动的对抗攻击.针对精度和安全要求较高的人脸识别深度模型,通过研究其在对抗攻击下的脆弱性,有助于进一步
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502423,61572439)资助;浙江省科技计划项目(LGF18F030009)资助;浙江省杰出青年基金项目(LR19F030001)资助
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目前,基于深度学习的应用越来越广泛,但是深度学习易受到人为细微扰动的对抗攻击.针对精度和安全要求较高的人脸识别深度模型,通过研究其在对抗攻击下的脆弱性,有助于进一步提出相应防御策略来提高模型鲁棒性.本文针对基于深度学习的黑盒人脸识别系统,利用生物面部配件(如眼镜框)约束对抗扰动区域,通过粒子群优化(PSO)策略生成对抗配件,攻击人脸识别模型.本文实现了针对最新人脸识别框架Face Net的对抗攻击,取得了较好的攻击效果.最后利用对抗训练进行了防御测试,验证了该方法能提高模型鲁棒性.
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