对抗样本生成在人脸识别中的研究与应用.pdf

对抗样本生成在人脸识别中的研究与应用 对抗样本生成是深度学习模型中的一个重要研究方向，尤其是在人脸识别领域。人脸识别技术的广泛应用使其成为安全敏感性任务中的一个关键技术。然而，深度学习模型存在脆弱性，容易受到攻击。黑盒攻击是典型的攻击类型，能够在不知模型具体结构、参数、使用的数据集等情况下进行有效攻击。 本文研究了对抗样本生成在人脸识别中的应用，旨在设计一种新颖的对抗样本，能够欺骗基于卷积神经网络的人脸识别系统。通过充分分析深度学习模型的脆弱性，并运用生成对抗网络（GAN），设计了一种新颖的光亮眼镜贴片样本。实验结果表明，基于生成对抗网络生成的对抗眼镜贴片样本能够成功攻击人脸识别系统，性能优于传统的优化方法。 深度学习模型在人脸识别中的应用已经非常广泛，例如身份验证、人脸识别、人脸追踪等。但是，深度学习模型存在脆弱性，容易受到攻击。黑盒攻击是典型的攻击类型，能够在不知模型具体结构、参数、使用的数据集等情况下进行有效攻击。因此，对抗样本生成在人脸识别中的应用变得非常重要。 本文的主要贡献在于设计了一种新颖的对抗样本，能够欺骗基于卷积神经网络的人脸识别系统。这项技术具有广泛的应用前景，例如在身份验证、人脸追踪、监控系统等领域。 深度学习模型的脆弱性是人脸识别系统的一个重大安全威胁。因此，对抗样本生成在人脸识别中的应用变得非常重要。通过充分分析深度学习模型的脆弱性，并运用生成对抗网络，设计了一种新颖的对抗样本，能够欺骗基于卷积神经网络的人脸识别系统。这项技术具有广泛的应用前景，例如在身份验证、人脸追踪、监控系统等领域。 对抗样本生成在人脸识别中的应用是一个非常重要的研究方向。通过设计新的对抗样本，能够欺骗基于卷积神经网络的人脸识别系统，提高人脸识别系统的安全性。