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行业领域

新一代信息技术产业,信息传输、软件和信息技术服务业

需求背景

在人脸识别应用场景中，人脸图像扮演着“密码”这一角色，然而，密码可以被“破解”，在现实中人脸识别系统会被欺骗与攻击。

2017年，央视“3·15”晚会现场展示了人脸识别技术，并曝光了其漏洞，引发了人们对该技术的恐慌。2019年，国内某专业研究人脸识别的企业发生大规模数据泄露事件，再次将人脸识别技术推向了舆论的风口浪尖。目前，已有研究团队在商用手机上成功实现对抗样本技术人脸解锁，不断演化的攻击方法将真实世界人脸识别系统存在的安全漏洞极大地暴露出来。研究人脸识别网络如何受到攻击就显得尤为重要。目前用于制作人脸对抗样本的方法缺乏感知质量，因此，关于人脸对抗样本图片缺乏感知质量的问题的研究是有现实意义的。

需解决的主要技术难题

目前大多数的图像扰动都是在整张图像上，那么如何将扰动添加到图像的局部区域就是一个值得思考的问题，也是解决对抗样本图片质量的一个因素。对于本研究课题，如何生成Adversarial Mask，最终合成只扰动局部的人脸图片是需要解决的关键问题。

期望实现的主要技术目标

在人脸识别应用场景中，人脸图像扮演着“密码”这一角色，然而，密码可以被“破解”，在现实中人脸识别系统会被欺骗与攻击。在目标一的基础上，结合被攻击目标人脸系统，生成高分辨率的人脸对抗样本，然后用此对抗样本实现对别的人脸识别系统的攻击，从而挖掘出潜在的人脸识别系统中存在的安全问题.

处理进度