A Small Sticker is Enough: Spoofing Face Recognition Systems via Small Stickers

对抗制 计算机科学 面部识别系统 欺骗攻击 面子(社会学概念) 深层神经网络 人工智能 深度学习 计算机安全 付款 模式识别(心理学) 机器学习 万维网 社会科学 社会学
作者
Jiahui Yang,Yushi Cheng,Xiaoyu Ji,Wenyuan Xu
标识
DOI:10.1145/3573428.3573621
摘要

Face recognition systems are widely used in various security-crucial applications such as financial payments, device unlocking, and personnel access. With the rapid development of deep learning, face recognition systems nowadays are usually based on deep neural networks (DNNs). However, recent studies have shown that DNN-based face recognition algorithms are vulnerable to adversarial example attacks and thus may suffer from real-world threats. In this paper, we propose Adv-Sticker, a physical adversarial attack against face recognition systems leveraging a small printed sticker. By optimizing both the attack region and the adversarial sticker, we manage to reduce the size of the sticker to 3*3 cm and make it robust across various environmental conditions. Evaluation on four commonly-used face recognition algorithms (Facenet, Mobile-Facenet, Ir152, and Irse50) shows that Adv-Sticker can physically spoof face recognition systems with an overall attack success rate of 96.9% for the dodging attack, and 70.1% for the impersonation attack.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
daihq3完成签到,获得积分10
6秒前
巴纳拉完成签到,获得积分10
7秒前
柔弱小之完成签到,获得积分10
8秒前
酷酷菲音完成签到,获得积分20
8秒前
xionghaizi完成签到,获得积分10
12秒前
gkfenomeno发布了新的文献求助10
14秒前
喝奶茶睡不着完成签到,获得积分20
15秒前
18秒前
18秒前
iVANPENNY应助迅速的访天采纳,获得10
24秒前
25秒前
gkfenomeno完成签到,获得积分10
25秒前
小幸运发布了新的文献求助10
26秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
32秒前
lizzzzz完成签到 ,获得积分10
33秒前
34秒前
笨笨的魔豆完成签到,获得积分20
35秒前
小蛙发布了新的文献求助10
37秒前
JLU666完成签到 ,获得积分10
37秒前
迅速冷亦完成签到,获得积分10
39秒前
hahaha发布了新的文献求助10
40秒前
无花果应助柒z采纳,获得10
41秒前
笑点低的可乐完成签到,获得积分10
43秒前
45秒前
乐乐应助小幸运采纳,获得30
47秒前
48秒前
研友_Lw4Ngn发布了新的文献求助10
48秒前
50秒前
xiaoxiao完成签到,获得积分10
52秒前
52秒前
52秒前
天才完成签到,获得积分20
52秒前
情怀应助研友_Lw4Ngn采纳,获得10
54秒前
55秒前
SHAN发布了新的文献求助10
55秒前
znlion发布了新的文献求助10
57秒前
BLUE发布了新的文献求助10
59秒前
宫一鸣发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
Teaching Social and Emotional Learning in Physical Education 900
Recherches Ethnographiques sue les Yao dans la Chine du Sud 500
Plesiosaur extinction cycles; events that mark the beginning, middle and end of the Cretaceous 500
Two-sample Mendelian randomization analysis reveals causal relationships between blood lipids and venous thromboembolism 500
Chinese-English Translation Lexicon Version 3.0 500
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 440
薩提亞模式團體方案對青年情侶輔導效果之研究 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2388639
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2094819
关于积分的说明 5274498
捐赠科研通 1821785
什么是DOI,文献DOI怎么找? 908696
版权声明 559437
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 485524