不可感知的人脸属性编辑伪造主动防御方法-信息安全研究

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不可感知的人脸属性编辑伪造主动防御方法

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

在人脸识别和图像处理领域，基于生成对抗网络（GAN）的人脸属性编辑伪造方法已经取得了显著的进展。然而，这些方法在实现高效生成对抗扰动的同时，往往未能有效平衡生成扰动的主动防御性能与不可感知性。具体而言，现有的基于GAN的人脸属性编辑伪造主动防御方法，虽然生成对抗扰动的速度较快，但其在保持图像真实性的同时，如何提高防御效果，避免被识别系统轻易察觉，成为一个亟待解决的问题。

研究方法

针对上述问题，本研究提出了一种基于GAN的人脸属性编辑伪造主动防御方法。该方法首先通过改进GAN的结构，使其能够更有效地生成难以被识别系统检测的对抗扰动。具体来说，我们引入了一种新的生成器结构，该结构能够生成具有复杂纹理和自然变化的扰动，从而降低伪造图像的可感知性。此外，我们还设计了一种自适应的损失函数，以优化GAN的训练过程，使其在保持生成图像真实性的同时，提高对抗扰动的防御性能。在实现过程中，我们采用了以下关键技术： 1. 设计了一种新的生成器结构，以提高对抗扰动的生成效率和质量。 2. 引入了一种自适应的损失函数，优化GAN的训练过程。 3. 采用多尺度特征融合技术，提高伪造图像的不可感知性。 4. 通过实时反馈机制，动态调整生成扰动的参数，实现更高效的主动防御。

核心结果

通过实验验证，我们发现所提出的方法在保持图像真实性的同时，显著提高了对抗扰动的防御性能。具体表现为： 1. 生成的对抗扰动具有更高的不可感知性，难以被识别系统察觉。 2. 与现有方法相比，生成对抗扰动的速度更快，防御效果更佳。 3. 通过多尺度特征融合技术，提高了伪造图像的整体质量。 4. 实时反馈机制有效提升了方法的适应性，使其在面对不同类型的攻击时仍能保持高效防御。此外，我们还对所提出的方法在不同数据集和场景下的性能进行了对比分析，结果表明，该方法在多种场景下均具有较好的适用性和稳定性。

结论与意义

本研究提出了一种基于GAN的人脸属性编辑伪造主动防御方法，通过改进GAN结构和引入自适应损失函数，实现了在保持图像真实性的同时，提高对抗扰动的防御性能。该方法不仅具有更高的不可感知性，而且生成速度更快，为提高人脸识别系统的安全性提供了新的思路。此外，该方法在图像处理和人工智能领域具有广泛的应用前景，有望为相关领域的研究提供有益的借鉴和参考。

文章来源：《信息安全研究》网址: http://www.syzyyzz.cn/qikandaodu/2025/1029/335.html