针对人脸识别的物理对抗攻击研究综述

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作   者：

曹灿;  司强;  游雪松;  邓琪瑶;  李琦;  阎志远; 

作者机构：

中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;  中国科学院自动化研究所智能感知与技术研究中心;  中国科学院科技创新发展中心;  湖南工业大学计算机学院;  中国国家铁路集团有限公司; 

关键词：

物理对抗攻击;  迁移性;  人脸识别;  对抗样本;  鲁棒性; 

期刊名称：

数据与计算发展前沿

i s s n：

2096-742X

年卷期：

2023 年 03 期

页   码：

49-65

摘   要：

[目的]近年来,针对人脸识别的对抗攻击方法频出。其中,物理对抗攻击方法可直接在物理世界中攻击人脸识别系统,相比于数字对抗攻击有更高的研究价值。[方法]首先对人脸识别与对抗攻击的基本概念与背景知识进行介绍;然后分别从增强物理对抗样本的鲁棒性以及迁移性两个角度,整理介绍物理对抗攻击中常用的优化方法;进一步,对现有的针对人脸识别的物理对抗攻击方法进行分析介绍。[结果]以人脸识别对抗攻击在物理领域的可行性为线索,按照不同的扰动呈现形式将针对人脸识别的物理攻击方法分为三类:基于配件、基于物理光线和基于贴纸,然后从鲁棒性和迁移性两方面系统分析了不同类别的优劣。[结论]针对人脸识别的物理对抗攻击仍然还存在亟待解决的问题,同时其在人脸识别的发展与公共安全的维护等方面具有重要的作用。