DiffAttack

新的DiffAttack方法使用扩散模型欺骗人脸识别系统

研究人员开发了一种名为DiffAttack的新方法，该方法利用潜在扩散模型为人脸识别系统创建对抗性样本。这种方法在扩散模型的潜在空间内进行优化，生成能够欺骗人脸识别模型的人脸，在FFHQ和CelebA-HQ等基准测试中取得了84.86%的攻击成功率。与现有方法相比，DiffAttack表现出更优越的可迁移性，其性能比传统的基于噪声的技术高出15%以上，比基于语义的方法高出约5%。