明处藏脸：用对抗扰动破坏 AI 人脸合成
计算机视觉与模式识别
2019-06-25 v1
摘要
近年来，利用 AI 技术合成逼真人脸发展迅速。此类伪造人脸可被武器化以造成负面的个人与社会影响。在本工作中，我们开发技术以保护个人免遭近期 AI 合成伪造视频之害，方法是破坏潜在的训练数据。这是通过用专门设计的不可感知对抗扰动干扰基于深度神经网络（DNN）的人脸检测方法，从而降低所检测人脸的质量来实现的。我们描述了白盒、灰盒与黑盒设定下的攻击方案，其对基于 DNN 的人脸检测器的信息依次递减。我们经实验证明了我们的方法在多个数据集上破坏最先进的基于 DNN 的人脸检测器的有效性。
引用
@article{arxiv.1906.09288,
title = {Hiding Faces in Plain Sight: Disrupting AI Face Synthesis with Adversarial Perturbations},
author = {Yuezun Li and Xin Yang and Baoyuan Wu and Siwei Lyu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.09288},
year = {2019}
}