面向人脸验证的可迁移对抗样本生成方法

来源：电子与信息学报杂志2023年第5期北京时间：

作者：孙军梅, 潘振雄, 李秀梅, 袁珑, 张鑫

单位：杭州师范大学信息科学与技术学院 杭州 311121

摘要：在人脸识别模型的人脸验证任务中，传统的对抗攻击方法无法快速生成真实自然的对抗样本，且对单模型的白盒攻击迁移到其他人脸识别模型上时攻击效果欠佳。该文提出一种基于生成对抗网络的可迁移对抗样本生成方法TAdvFace。TAdvFace采用注意力生成器提高面部特征的提取能力，利用高斯滤波操作提高对抗样本的平滑度，并用自动调整策略调节身份判别损失权重，能够根据不同的人脸图像快速地生成高质量可迁移的对抗样本。实验结果表明，TAdvFace通过单模型的白盒训练，生成的对抗样本能够在多种人脸识别模型和商业API模型上都取得较好的攻击效果，拥有较好的迁移性。

关键词：人脸验证, 对抗样本, 生成对抗网络, 迁移性

基金资助：国家自然科学基金(61801159, 61571174)，杭州市科技计划项目(20201203B124)