发明专利 已授权

一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法

📄 申请号:CN202211724435.1 📄 发布日:2026/08/26

著录项目信息

申请日
2022-12-30
公开号
CN115880760B
公开日
2026-03-20
申请人
电子科技大学长三角研究院(衢州)
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

人脸识别系统安全, 深度学习模型鲁棒性测试, 生物识别安全, 对抗样本防御, AI安全评估

摘要

本发明公开了一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法,在训练阶段,不断迭代降低目标人脸与误识别人脸间的损失函数,获得迭代梯度反向传播的微小扰动,每次只保留图片背景有限区域的扰动,经过若干次的迭代之后产生专门针对目标人脸的对抗扰动块,将其直接添加到图片的背景区域使人脸识别器产生错误的识别结果,通过灰度化、均值化等处理手段将对抗扰动块映射到电子屏幕上,并放置于前景人脸之后,实时保护前景人物在在线会议或直播过程中的人脸隐私安全。本发明的方法通过在物理域添加背景对抗扰动块,实现对抗非授权人脸识别的同时保持所有原始面部特征,杜绝人脸图片被恶意截取用作各种人脸识别器训练集的情况。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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