清华北大等提出AT3D人脸识别系统攻击新方法
提出一种针对人脸识别系统的物理对抗攻击方法，在3DMM空间端到端优化眼鼻区域面罩，经3D打印后攻击商用系统。实验显示，对主流算法攻击成功率超80%，部分达100%，对多个商用API、手机和门禁系统亦构成严重威胁。
大家好，今天为大家深度解读一篇来自 CVPR 2023 的顶级论文，聚焦人脸识别系统的物理对抗攻击。阅读本文后，你可能会对手机中依赖人脸识别的敏感应用（如支付）产生全新的安全警觉。本教程将系统介绍这篇论文的核心思想、技术原理以及令人震惊的实验成果，帮助你全面了解人脸识别安全的潜在风险。
▌论文基本信息
论文标题：Towards Effective Adversarial Textured 3D Meshes on Physical Face Recognition（CVPR 2023 人脸识别物理对抗攻击研究）
- 作者：Xiao Yang, Chang Liu, Longlong Xu, Yikai Wang, Yinpeng Dong, Ning Chen, Hang Su, Jun Zhu（清华大学、北京大学、RealAI、中关村实验室联合研究）
- 作者单位：清华大学；北京大学；RealAI；Zhongguancun Laboratory
- 论文链接：http://arxiv.org/abs/2303.15818v1（可查看完整技术细节）
一、人脸识别系统安全性深度拷问：物理对抗攻击的潜在威胁
目前人脸识别技术已广泛应用于门禁、监控、手机解锁、移动支付等场景。虽然大多数方案宣称识别准确率高达99%以上，但其安全防护真的如宣传中那般可靠吗？
对人脸识别系统的攻击通常分为两大类：
- 逃避识别：攻击者（如张三）希望在视频监控中不被识别出来，隐藏个人身份；
- 引导误识别：攻击者故意让系统错误地将其识别为特定目标（如李四），实现身份冒用。
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