浙江大学与阿里安全部推出人脸隐私保护方案 FaceObfuscator。新型重构攻击威胁人脸隐私，主流人脸识别架构易因网络和数据安全保障机制欠缺导致人脸数据库泄露，现有人脸特征保护方案无法应对新兴重构攻击。FaceObfuscator 通过在客户端筛选频域通道删除冗余视觉信息并利用随机性干扰逆映射，在服务端移除随机性保持人脸识别准确性，FaceObfuscator 是轻量级隐私保护人脸识别系统，分为两步生成混淆特征，能有效抵御重构攻击，在多个公开人脸数据集测试中表现出色，具有强隐私保护、高精度识别、高效率运行优势，可广泛应用于主要需求场景，服务多个关键行业领域。
论文地址：
https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/jin-shuaifan