抗JPEG压缩
通过源模型对抗训练融入低频与中频成分，该扰动在压缩与跨模型条件下实现更强的鲁棒性和攻击效能，并验证于商业API。
张家铭 · Qi, Yi · 路冬媛 · 桑基韬
Information Sciences 2023
扰动被限制在低频和中频成分，这些成分在JPEG压缩后更稳定，因此攻击性得以保留。
在跨骨干网络、监督头、训练集和测试集的多种设定下均有效，说明扰动不依赖于特定模型结构。
在Face++这一商业黑盒人脸识别服务上验证了攻击性能，证明其可应用于真实系统。