Inversion Attack Framework for Deep Face Hashing

Zihe Huang

doi:10.1109/LSP.2025.3617795

Inversion Attack Framework for Deep Face Hashing

2025-01-01

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DOI：10.1109/LSP.2025.3617795

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深度人脸哈希实现了高效的身份表示与检索，但其不可逆的安全性问题日益突出。本文提出了一种针对深度人脸哈希的反演攻击框架，旨在仅从哈希码重构高保真人脸图像。具体而言，提出了一种人脸哈希反演网络（FHINet），用于将哈希码映射为空间增强的潜在图，进而引导预训练的StyleGAN2生成器合成身份一致的人脸图像。同时引入条件判别器，通过对抗训练强制视觉真实性与哈希对齐。实验结果表明，本框架能够针对不同的深度人脸哈希模型实现人脸图像的反演重构，并达到高视觉质量与身份一致性。此外，该研究也为扩充有限的人脸数据集提供了潜在解决方案。

Keyword:

Deep face hashing

inversion attack

generative adversarial networks

face image reconstruction

Inversion Attack Framework for Deep Face Hashing

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