计算机辅助设计与图形学学报

作者：吴畏, 朱剑宇, 张延, 张玲, 陈北京

关键词：隐私保护, 深度伪造, 伪脸检测, 加性秘密共享

现有伪脸检测研究都是在明文条件下开展, 而人脸图像具有重要的隐私性. 因此, 基于加性秘密分享框架,提出一种具有隐私保护特性的深度伪造人脸图像检测模型. 首先在现有基础运算协议的基础上, 构建 4 个安全通信协议, 并通过理论分析证明了它们的安全性和正确性; 然后使用不共谋的双服务器构建一个类明文的环境, 在构建的安全通信协议支持下, 双服务器中预训练好的 ResNet50 模型交互协同计算; 最后综合双服务器的运算结果, 在不暴露输入的情况下实现安全伪脸检测. 在公开数据集 FaceForensics++, Celeb-DF 和 DFDC 上的实验结果表明, 所提模型能够在实现支持隐私保护的前提下, 与明文条件下的 ResNet50 模型准确率保持一致; 所提出的隐私保护模型也适用于 ResNet50 之外的其他明文 SOTA 伪脸检测模型, 如 Xception 和 EfficientNet-B0 等.

来源：2023年第10期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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