Crafter: Facial Feature Crafting against Inversion-based Identity Theft on Deep Models.
随着边缘设备（如手机）计算能力提升和隐私要求日益严格，越来越多的深度学习应用选择在边缘端预处理敏感原始数据，再将提取的特征传输到云端进行后续处理。面部识别服务是典型例子，它需要从不同个人的面部图像中提取特征。为了防止身份信息在传输或云端被窃
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← 返回所有主题Intentional Electromagnetic Interference Attacks on Facial Recognition
本文研究了针对人脸识别系统的有意电磁干扰（IEMI）攻击。传统计算机视觉攻击多局限于数字域，而生物特征识别（包括人脸识别）中，针对传感器的物理呈现攻击占据主导地位，且存在显著的风险与机遇。本文指出生物特征传感器在物理到数字转换管线中存在关键