論文の概要: Safeguarding Facial Identity against Diffusion-based Face Swapping via Cascading Pathway Disruption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14738v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 07:52:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.283481
• Title: Safeguarding Facial Identity against Diffusion-based Face Swapping via Cascading Pathway Disruption
• Title（参考訳）: Cascading Pathway Disruptionによる拡散型顔スワッピングに対する顔認証の保護
• Authors: Liqin Wang, Qianyue Hu, Wei Lu, Xiangyang Luo,
• Abstract要約: VoidFaceは,顔スワップを結合したアイデンティティパスとみなすシステム的防御手法である。 まず,物理レグレッションとセマンティック埋め込みを劣化させるため,局所化の破壊とアイデンティティの消去を導入し,音源面の正確なモデリングを損なう。 次に、注意機構を分離してアイデンティティ注入を行い、ソースアイデンティティの再構築を防ぐために中間拡散特性を損なうことにより、生成領域に介入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.37567715195999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of diffusion models has democratized face swapping but also raises concerns about privacy and identity security. Existing proactive defenses, often adapted from image editing attacks, prove ineffective in this context. We attribute this failure to an oversight of the structural resilience and the unique static conditional guidance mechanism inherent in face swapping systems. To address this, we propose VoidFace, a systemic defense method that views face swapping as a coupled identity pathway. By injecting perturbations at critical bottlenecks, VoidFace induces cascading disruption throughout the pipeline. Specifically, we first introduce localization disruption and identity erasure to degrade physical regression and semantic embeddings, thereby impairing the accurate modeling of the source face. We then intervene in the generative domain by decoupling attention mechanisms to sever identity injection, and corrupting intermediate diffusion features to prevent the reconstruction of source identity. To ensure visual imperceptibility, we perform adversarial search in the latent manifold, guided by a perceptual adaptive strategy to balance attack potency with image quality. Extensive experiments show that VoidFace outperforms existing defenses across various diffusion-based swapping models, while producing adversarial faces with superior visual quality.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの急速な進化は、顔交換の民主化とともに、プライバシやアイデンティティのセキュリティに対する懸念も高まっている。 既存のプロアクティブディフェンスは、しばしば画像編集攻撃に適応しており、この文脈では効果がないことが証明されている。 この失敗は, 顔交換システムに固有の構造的レジリエンスと, 特異な静的条件誘導機構の監視によるものである。 そこで本稿では,顔スワップを結合ID経路とするシステム防御手法であるVoidFaceを提案する。 重大なボトルネックに摂動を注入することで、VoidFaceはパイプライン全体のカスケード破壊を引き起こす。 具体的には、まず、物理レグレッションとセマンティック埋め込みを劣化させるために、局所化の破壊とアイデンティティの消去を導入し、音源面の正確なモデリングを損なう。 次に、注意機構を分離してアイデンティティ注入を行い、ソースアイデンティティの再構築を防ぐために中間拡散特性を損なうことにより、生成領域に介入する。 視覚的非知覚性を確保するために,攻撃能力と画像品質のバランスをとるための知覚適応戦略によって誘導される潜在多様体の対角探索を行う。 広汎な実験により、VoidFaceは様々な拡散ベースのスワッピングモデルで既存の防御よりも優れており、対向顔は視覚的品質が優れていることが示されている。

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