【论文阅读】Examining of Shallow Autoencoder on Black-box Attack against Face Recognition

摘要

在本文中，我们提出了一种对人脸识别有效的黑盒对抗示例 （A.E.） 攻击。用于人脸识别的黑盒 A.E. 存在攻击成功概率低、攻击目标有限或计算复杂度大等多重问题，导致在许多实际场景中不切实际。因此，我们提出了一种更有效的利用黑盒 A.E. 攻击人脸识别系统的方法，基于 Huang 等人的 A.E. 生成方法，创建了一个适合人脸识别的攻击替代模型。为了进行评估，该方法和公共数据集用于攻击在人脸识别系统中注册的任意和特定人员，指出了针对人脸识别系统进行黑盒对抗攻击的可能性。

参考链接

Examining of Shallow Autoencoder on Black-box Attack against Face Recognition