arXiv 隐私论文· Tunahan Parlayıcı·· 2 天前AI 评分51
SSM-Attack：用选择性状态空间模型学习黑盒人脸隐私的扰动位置
SSM-Attack: Learning Where to Perturb for Black-Box Face Privacy
AI 导读
研究提出 SSM-Attack，一个基于选择性状态空间模型的黑盒人脸隐私框架，不合成扰动，而是用状态空间模型一次线性时间预测扰动预算的空间分配，标出携带身份证据的面部位置，再由短程投影细化确定像素值。
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