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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种面向黑盒人脸操作模型的换脸防御方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121074970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511598071.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种面向黑盒人脸操作模型的换脸防御方法及装置是由熊礼治;李俊;冯建国;李梓强设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向黑盒人脸操作模型的换脸防御方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向黑盒人脸操作模型的换脸防御方法及装置，属于数字取证主动防御技术领域，一种面向黑盒人脸操作模型的换脸防御方法，通过预先训练好的代理操作模型对目标对象的源人脸图像添加对抗扰动，主动生成带有对抗扰动的对抗图像，使得黑盒人脸操作模型根据对抗图像产生与目标对象的源人脸图像身份内容不同的生成图像，干扰了黑盒人脸操作模型的生成过程，从而防止其进行恶意操作，解决了当前对于黑盒人脸操作模型的换脸操作防御泛化性能差的问题。

本发明授权一种面向黑盒人脸操作模型的换脸防御方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向黑盒人脸操作模型的换脸防御方法，其特征在于，包括： 将源人脸图像输入预先训练好的代理操作模型中，对源人脸图像添加对抗扰动，生成带有对抗扰动的对抗图像； 将对抗图像输入黑盒人脸操作模型中，使黑盒人脸操作模型产生与源人脸图像身份内容不同的生成图像； 其中，所述代理操作模型包括身份特征提取网络、身份失效网络和图像生成网络；所述代理操作模型的训练方法包括： 建立身份特征提取网络、身份失效网络和图像生成网络； 所述身份失效网络包括： 身份相似度计算模块，用于接收身份特征提取网络输出的源人脸图像与对抗换脸图像的身份特征向量，计算二者在身份特征空间中的相似度，并构建身份失效约束，以实现身份信息的混淆； 风格变换模块，用于提取源人脸图像与对抗换脸图像的样式参数特征，并计算二者的差异，以约束风格失效损失； 注意力迁移模块，用于生成源人脸图像与对抗图像的注意力热力图，并计算二者在空间注意区域的差异，以实现注意力分布的偏移； 设置身份失效网络的损失函数； 所述身份失效网络的损失函数表示为： ； 其中，表示身份失效网络的损失函数，表示源人脸图像与对抗换脸图像在身份特征间差异的身份失效损失，表示身份失效损失超参数，表示源人脸图像与对抗换脸图像在风格特征间差异的风格失效损失，表示风格失效损失超参数，表示源人脸图像与对抗图像在热力图中关注不同区域的注意转移损失，表示注意转移损失超参数； 所述注意转移损失为： ； 其中，表示计算均方误差，表示对源人脸图像提取热力图，表示对对抗图像提取热力图； 采用源人脸图像与添加对抗扰动的对抗图像训练集训练代理操作模型；基于身份失效网络的损失值更新模型参数，直到图像生成网络基于源人脸图像生成的换脸图像与基于对抗图像生成的对抗换脸图像的内容差异满足预设值。

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