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申请/专利权人：南京信息工程大学
申请日：2024-05-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118135640B
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/74
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开一种基于隐性噪声的对抗人脸图像攻击防御方法，将人脸图像进行强化生成强化人脸图像；当检测到遭受对抗攻击时，采用优化截断梯度下降方向的方法来求解，将所得与遭遇对抗攻击后的分别输入人脸识别模型与人脸图像库中对应身份的人脸进行匹配。针对黑盒攻击，本发明均有对应防御方法，提高防御人脸攻击的成功性，规避影响防御性能的近似误差，提升了人脸在未知攻击下的可迁移性。本发明能够有效防御已知和未知的人脸对抗攻击。
主权项：1.一种基于隐性噪声的对抗人脸图像攻击防御方法，其特征在于，假设已知人脸识别模型为：，人脸对抗攻击为，为输入的人脸图像，且，具体防御过程为：步骤1、将人脸图像进行强化生成强化人脸图像；步骤2、当检测到遭受对抗攻击时，采用优化截断梯度下降方向的方法来求解，详细过程为：首先，使用截断函数对进行t+1次迭代，得到； ； ； 表示第t次迭代后的，为人脸图像库中与身份相同的人脸图像；表示脸图像和的特征表示之间的差异；表示图像和的特征表示之间的差异；表示经历对抗攻击后的强化人脸图像； 表示关于的梯度，表示与之间差异化损失的权重，表示步长因子，用于控制更新的速度；接着，计算和二者在第k维上的变化量；为表示方便，将写作，则的表达式如下： ； 表示的二范数，代表在当不完全趋近于零时方向导数的近似误差；为误差项；所述方向导数的计算公式为：；代表内积操作；然后，通过掩膜操作来消除的更新方向与的更新方向二者之间不对齐的维度，进而消除误差， ；进而求得；上式中，表示哈达马乘积；步骤3、将步骤2所得和分别输入人脸识别模型，若与人脸图像库中对应身份的人脸均匹配成功，则判断成功防御保护人脸识别模型，若匹配不成功，则防御失败。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于隐性噪声的对抗人脸图像攻击防御方法
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