論文の概要: PuFace: Defending against Facial Cloaking Attacks for Facial Recognition Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02253v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 12:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:32:17.858302
• Title: PuFace: Defending against Facial Cloaking Attacks for Facial Recognition Models
• Title（参考訳）: PuFace:顔認識モデルにおける顔のクローズ攻撃に対する防御
• Authors: Jing Wen,
• Abstract要約: 最近提案された顔認識攻撃は、ユーザーが無許可の顔認識モデルで認識されるのを防ぐために、顔画像に目に見えない摂動(クローク)を付加する。 本稿では,ニューラルネットワークの一般化能力を活用してクロークの影響を低減した画像浄化システムであるPuFaceを紹介する。 我々の実証実験は、PuFaceが2つの最先端の顔認識攻撃に対して効果的に防御でき、攻撃の成功率を平均で69.84%から7.61%に下げることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.455585466338228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The recently proposed facial cloaking attacks add invisible perturbation (cloaks) to facial images to protect users from being recognized by unauthorized facial recognition models. However, we show that the "cloaks" are not robust enough and can be removed from images. This paper introduces PuFace, an image purification system leveraging the generalization ability of neural networks to diminish the impact of cloaks by pushing the cloaked images towards the manifold of natural (uncloaked) images before the training process of facial recognition models. Specifically, we devise a purifier that takes all the training images including both cloaked and natural images as input and generates the purified facial images close to the manifold where natural images lie. To meet the defense goal, we propose to train the purifier on particularly amplified cloaked images with a loss function that combines image loss and feature loss. Our empirical experiment shows PuFace can effectively defend against two state-of-the-art facial cloaking attacks and reduces the attack success rate from 69.84\% to 7.61\% on average without degrading the normal accuracy for various facial recognition models. Moreover, PuFace is a model-agnostic defense mechanism that can be applied to any facial recognition model without modifying the model structure.
• Abstract（参考訳）: 最近提案された顔認識攻撃は、ユーザーが無許可の顔認識モデルで認識されるのを防ぐために、顔画像に目に見えない摂動(クローク)を追加する。 しかし、"クローズ"は十分に堅牢ではなく、画像から除去できることが示されている。 本稿では,ニューラルネットワークの一般化能力を活用した画像浄化システムであるPuFaceを紹介する。 具体的には, 自然画像を含むすべての訓練画像を入力として取り出し, 自然画像が横たわる多様体近傍の精製顔画像を生成する。 本研究の目的は,特に増幅されたクローク画像に対して,画像損失と特徴損失を組み合わせた損失関数を学習することである。 我々の実証実験は、PuFaceが2つの最先端の顔認識攻撃に対して効果的に防御できることを示し、様々な顔認識モデルの正常な精度を低下させることなく、攻撃成功率を平均69.84\%から7.61\%に下げることを示した。 さらに、PuFaceはモデル構造を変更することなく、どんな顔認識モデルにも適用可能な、モデルに依存しない防御機構である。

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