基于注意力特征解耦的跨年龄身份成员推理

作     者：刘宇璐 武淑红 于丹 马垚 陈永乐 LIU Yulu;WU Shuhong;YU Dan;MA Yao;CHEN Yongle

作者机构：太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)山西晋中030600 

基　　金：山西省基础研究计划(20210302123131 20210302124395) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2024年第51卷第9期

页      码：401-407页

摘      要：生成对抗网络(GANs)模型可以生成高分辨率的“不存在”的物体真实图像,近期被广泛应用于各种人工合成数据,尤其是人脸图像生成领域。然而,由于基于该模型的人脸生成器通常需要根据不同身份高度敏感的面部图像进行训练,其中存在潜在数据泄露使得攻击者能够对身份成员关系进行推断的问题。为此,首先设计对查询身份所获取样本与其实际参与训练样本之间存在巨大差异时的身份成员推理攻击,这些差异会导致基于样本推理身份成员关系的性能急剧下降;其次,在此基础上设计基于各身份解耦表征的重建误差攻击方案,在最大化消除不同样本间背景姿势等因素影响的同时,消除巨大年龄跨度导致的表征差异,进一步提高了攻击性能;最后,基于3个代表性的人脸数据集在3个主流GAN架构上训练生成模型并进行攻击,实验结果表明,在各种攻击场景下,此攻击方案较对比方法AUCROC值平均提高0.2。

主 题 词：身份成员推理 人脸嵌入 注意力特征解耦 生成对抗网络 人脸生成 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0839[0839] 081104[081104] 0835[0835] 081201[081201] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.230600112

馆 藏 号：203124393...