一种基于随机块的面向人脸识别系统物理攻击防御策略
计算机视觉与模式识别
2023-04-18 v1 人工智能
摘要
物理攻击已被视为对真实世界计算机视觉系统的一种威胁。然而，许多现有的防御方法仅对小扰动攻击有效，无法有效检测物理攻击。在本文中，我们提出一种基于随机块(random-patch)的防御策略，用于鲁棒地检测人脸识别系统(FRS)中的物理攻击。与主流防御方法侧重于构建复杂深度神经网络(DNN)以在攻击上获得高识别率不同，我们将基于块的防御策略引入标准DNN，旨在获得鲁棒的检测模型。在所使用数据集上的大量实验结果表明，所提出的防御方法在检测白盒攻击和同时攻击FRS与防御方法的自适应攻击方面具有优越性。此外，由于我们的方法简单而鲁棒，它可以轻松应用于真实世界的人脸识别系统，并可扩展到其他防御方法以提升检测性能。
引用
@article{arxiv.2304.07822,
title = {A Random-patch based Defense Strategy Against Physical Attacks for Face Recognition Systems},
author = {JiaHao Xie and Ye Luo and Jianwei Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07822},
year = {2023}
}