人脸粘贴攻击
计算机视觉与模式识别
2022-10-20 v2 机器学习
摘要
Cujo AI 与 Adversa AI 主办了 MLSec 人脸识别挑战赛。其目标是以定向攻击方式攻击一个黑盒人脸识别模型。该模型返回目标类别的置信度以及一个隐蔽性分数。若要使攻击被视为成功，目标类别必须在所有类别中置信度最高，且隐蔽性至少达到 0.5。在我们的方法中，我们将目标人脸粘贴到源图像中。通过利用位置、缩放、旋转和透明度属性，我们获得了第三名。我们的最终最高分攻击每次约需 200 次查询，而一次成功攻击最少约需 ~7.7 次查询。代码见 https://github.com/bunni90/FacePastingAttack。
引用
@article{arxiv.2210.09153,
title = {Face Pasting Attack},
author = {Niklas Bunzel and Lukas Graner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.09153},
year = {2022}
}