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模型无关防御
01 02
无法窃取我的面容：针对身份保持个性化生成的主动防御
No Way To Steal My Face: Proactive Defense Against Identity-Preserving Personalized Generation
针对身份保持的个性化生成（如数字头像、虚拟试衣）中的隐私泄露问题，提出一种模型无关的主动防御框架，通过对抗扰动同时破坏身份特征提取和注入两个阶段，可推广到基于训练和无训练的个人化方法。
AntiStyler：利用风格移除防御目标检测模型对抗对抗补丁攻击
AntiStyler: Defending Object Detection Models Against Adversarial Patch Attacks Using Style Removal
提供了一种无需训练、模型无关的对抗补丁防御前处理：通过识别具有攻击性“随机”风格的像素并生成掩码，再用空间滤波增强掩码，可直接插到任意实时目标检测器前，兼顾干净图像性能与10-12 FPS的推理速度。