Redes generativas adversarias para el estudio de la robustez de métodos de detección de caras
En el presente trabajo, se ha realizado una revisión bibliográfica de ataques de inversión de modelos sobre redes GAN aplicados a modelos de reconocimiento facial. Posteriormente, se ha llevado a cabo un estudio comparativo, con objeto de estudiar la robustez de diversos modelos objetivo frente a es...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Jaén (UJA) |
| Repositorio: | CREA. Colección de recursos educativos abiertos |
| OAI Identifier: | oai:crea.ujaen.es:10953.1/27439 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10953.1/27439 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia artificial Informática Análisis de datos 1203.04 Inteligencia artificial 1203.17 Informática 1209.03 Análisis de datos |
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Redes generativas adversarias para el estudio de la robustez de métodos de detección de carasMoreno Jiménez, FernandoInteligencia artificialInformáticaAnálisis de datos1203.04 Inteligencia artificial1203.17 Informática1209.03 Análisis de datosEn el presente trabajo, se ha realizado una revisión bibliográfica de ataques de inversión de modelos sobre redes GAN aplicados a modelos de reconocimiento facial. Posteriormente, se ha llevado a cabo un estudio comparativo, con objeto de estudiar la robustez de diversos modelos objetivo frente a este tipo de ataques. Para ello, se han seleccionado distintos modelos objetivo con diferentes niveles de profundidad: VGGNet-16, ResNet-50 y SENet-50. Estas redes objetivo han sido entrenadas con varios conjuntos de datos privados: CelebA, LFW y CFP. De esta manera, ha sido necesario aplicar finetunning, para adaptar estos modelos objetivo a los conjuntos de datos privados seleccionados. Por otro lado, se ha empleado el método de ataque PLG-MI, que es un método multietapa que introduce una estrategia de selección top-n de generación de pseudoetiquetas. Para la generación de estas pseudoetiquetas, se han utilizado los conjuntos de datos públicos: CelebA, LFW, CFP y FFHQ.This study presents a review of model inversion attacks using generative adversarial networks (GANs) applied to facial recognition systems. Subsequently, a comparative study was conducted to evaluate the robustness of various target models against this type of attack. To this end, target models with varying levels of depth and complexity were utilized: VGGNet-16, ResNet-50, and SENet-50. These networks were trained on diverse private datasets, including CelebA, LFW, and CFP. Thus, the fine-tuning technique was applied to adapt these architectures to the selected private datasets. Furthermore, the PLG-MI attack was employed, which is a multi-stage method that introduces a top-n selection strategy for pseudo-label generation. In this study, the pseudo-labels were generated using the following public datasets: CelebA, LFW, CFP, and FFHQ.Jaén: Universidad de JaénRivera Rivas, Antonio JesúsPérez Godoy, María DoloresUniversidad de Jaén. Informática202620262025info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/10953.1/27439reponame:CREA. Colección de recursos educativos abiertosinstname:Universidad de Jaén (UJA)Españolinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:crea.ujaen.es:10953.1/274392026-05-27T06:37:21Z |
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En el presente trabajo, se ha realizado una revisión bibliográfica de ataques de inversión de modelos sobre redes GAN aplicados a modelos de reconocimiento facial. Posteriormente, se ha llevado a cabo un estudio comparativo, con objeto de estudiar la robustez de diversos modelos objetivo frente a este tipo de ataques. Para ello, se han seleccionado distintos modelos objetivo con diferentes niveles de profundidad: VGGNet-16, ResNet-50 y SENet-50. Estas redes objetivo han sido entrenadas con varios conjuntos de datos privados: CelebA, LFW y CFP. De esta manera, ha sido necesario aplicar finetunning, para adaptar estos modelos objetivo a los conjuntos de datos privados seleccionados. Por otro lado, se ha empleado el método de ataque PLG-MI, que es un método multietapa que introduce una estrategia de selección top-n de generación de pseudoetiquetas. Para la generación de estas pseudoetiquetas, se han utilizado los conjuntos de datos públicos: CelebA, LFW, CFP y FFHQ. |
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