计算机工程与科学

作者：许锟, 祁树仁, 张玉书, 温文媖, 张华

单位：1.南京航空航天大学计算机科学与技术学院/软件学院,江苏 南京 211106；2.江西财经大学信息管理学院,江西 南昌 330013；3.中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室,北京 100093

关键词：面部操纵防御,图像后处理,对抗防御,对比学习,

基金：信息安全国家重点实验室开放课题(2022-MS-02);江西省“双千计划”科技创新高端人才项目(JXSQ2023201118);江西省自然科学基金(20232ACB212004)

当前面部操纵技术已经能够轻易对人脸属性进行修改,人眼难以辨别真假。面部图像数据易被获取用来实现对人脸的伪造,这些都时刻威胁着用户的个人隐私和信息安全。因此利用对抗防御方法防止面部图像被操纵成为当前研究的热门。然而,目前现有的方法多关注图像添加对抗扰动的防御效果,缺乏后续对抗扰动被破坏情况下的深度分析。为此，提出了一种面向图像后处理的面部操纵对抗防御方法,通过深层次综合分析原始图像、添加对抗扰动的图像以及对抗扰动被破坏的图像,构建基于对比学习的图像对抗防御模型。对提出的对抗防御方法进行了全面的对比和评估,实验结果表明，所提出的方法具有较好的面部操纵防御效果。

来源：2025年第12期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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