基于注意力特征解耦的跨年龄身份成员推理

摘要： 生成对抗网络(GANs)模型可以生成高分辨率的“不存在”的物体真实图像，近期被广泛应用于各种人工合成数据，尤其是人脸图像生成领域。然而，由于基于该模型的人脸生成器通常需要根据不同身份高度敏感的面部图像进行训练，其中存在潜在数据泄露使得攻击者能够对身份成员关系进行推断的问题。为此，首先设计对查询身份所获取样本与其实际参与训练样本之间存在巨大差异时的身份成员推理攻击，这些差异会导致... （共7页）