针对生成对抗网络的指纹成员资格与身份推断攻击
计算机视觉与模式识别
2024-06-24 v1
摘要
生成模型正成为潜在新工业革命的重要催化剂。由于自动化样本生成可解决通常影响所学生物识别模型的隐私与数据稀缺问题，这一技术在该领域得到广泛应用。本文通过设计并测试针对由生成对抗网络创建的指纹数据集的身份推断攻击，评估生成机器学习模型在身份保护方面的漏洞。实验结果表明，所提出的解决方案在不同配置下均表现有效，且易于扩展至其他生物识别测量。
引用
@article{arxiv.2406.15253,
title = {Fingerprint Membership and Identity Inference Against Generative Adversarial Networks},
author = {Saverio Cavasin and Daniele Mari and Simone Milani and Mauro Conti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15253},
year = {2024}
}
备注
Paper submitted at "Pattern Recognition Letters", 9 pages, 6 images