通过遮蔽注意力擦除技术增强定制扩散模型中的面部隐私保护

《Knowledge-Based Systems》：Enhancing Facial Privacy Protection in Customized Diffusion Models via Masked Attention Erasure

扩散模型定制化面部仿造检测中的对抗攻击方法研究，提出DisDiff+框架通过掩码注意力擦除模块和立方采样调度器降低面部检测率，提升隐私保护，效果优于基线方法。

　　随着文本到图像（Text-to-Image, T2I）扩散模型的快速发展，图像定制化技术已成为用户生成个性化图像的重要手段。这些模型通过逐步去噪的过程，将随机噪声转化为符合文本提示的图像，使得用户能够根据自身需求生成高度定制化的视觉内容。然而，这种高度灵活性和定制化的特性也带来了新的安全隐患。恶意用户可能利用这些模型，输入特定人物的面部图像，生成带有非法或不当语境的合成内容，从而引发严重的隐私和安全问题。为了解决这一问题，研究者提出了多种保护机制，其中一种是基于对抗攻击的主动防御策略。

对抗攻击方法的核心思想是通过引入特定的扰动，使模型在生成图像时产生可识别的异常特征，从而破坏其生成能力。这类方法不仅能够有效检测出被篡改的图像，还能够在不依赖额外训练的情况下，对模型进行干扰。然而，传统的对抗攻击方法往往在生成图像的质量和隐私保护之间难以取得平衡，导致攻击效果不理想。因此，研究人员致力于开发更加高效的对抗攻击策略，以在保证生成图像质量的同时，提高隐私保护的效果。

在这一背景下，DisDiff+作为一种新型的对抗攻击框架，被提出用于破坏定制化扩散模型的输出能力，从而提升隐私保护水平。DisDiff+引入了两个关键模块：Masked Cross-Attention Erasure（MCAE）模块和Masked Self-Attention Erasure（MSAE）模块。MCAE模块专注于消除跨注意力机制中的身份信息，而MSAE模块则针对图像内部的像素关系进行干扰。通过这些模块，DisDiff+能够在不显著影响图像整体质量的前提下，破坏模型对特定人物的识别能力，从而降低生成图像中包含敏感信息的可能性。

为了进一步提高攻击效果，DisDiff+还引入了一种基于Hybrid Quality Score（HQS）的立方采样调度器。HQS是一种用于衡量扩散模型在不同采样时间步上对生成效果影响的指标，而立方采样调度器则能够在这些时间步上进行更有效的优化。这种方法不仅能够提高攻击的成功率，还能够在不增加计算成本的情况下，实现更高的隐私保护效果。

在实验部分，研究人员对DisDiff+进行了广泛的测试，以验证其在不同基准上的性能。实验结果表明，DisDiff+在降低人脸检测率和提高图像质量评分方面优于现有的基准方法。此外，研究人员还对不同的定制化方法进行了比较，包括训练自由型方法（如IP-Adapter和SSR-Encoder）以及更鲁棒的扩散模型（如SDXL）。通过这些比较，DisDiff+被证明在多个数据集和不同的实验设置中均表现出色。

总体来看，DisDiff+为解决定制化扩散模型带来的隐私和安全问题提供了一种新的思路。它不仅通过注意力机制的干扰来破坏模型的生成能力，还通过优化采样时间步来提高攻击效果。这些改进使得DisDiff+在实际应用中具有更高的可行性和有效性，为未来的隐私保护研究提供了重要的参考。

在研究过程中，研究人员还注意到，传统的对抗攻击方法往往在生成图像的质量和隐私保护之间难以取得平衡。因此，他们提出了一种新的注意力机制干扰方法，即Masked Attention Erasure（MAE）模块。MAE模块通过利用Segment Anything Model（SAM）生成精确的掩码，从而在不破坏图像整体结构的前提下，消除跨注意力和自注意力机制中的身份信息。这种方法不仅能够有效降低人脸检测率，还能够在不显著影响图像质量的情况下，提高隐私保护的效果。

此外，研究人员还对扩散模型的采样过程进行了深入分析。他们发现，传统的对抗攻击方法在采样时间步的选择上存在一定的局限性，无法充分利用模型在早期时间步上的生成能力。因此，他们提出了一种基于Hybrid Quality Score（HQS）的立方采样调度器，以优化时间步的选择过程。这种方法不仅能够提高攻击的成功率，还能够在不增加计算成本的情况下，实现更高的隐私保护效果。

在实验部分，研究人员对DisDiff+进行了广泛的测试，以验证其在不同基准上的性能。实验结果表明，DisDiff+在降低人脸检测率和提高图像质量评分方面优于现有的基准方法。此外，研究人员还对不同的定制化方法进行了比较，包括训练自由型方法（如IP-Adapter和SSR-Encoder）以及更鲁棒的扩散模型（如SDXL）。通过这些比较，DisDiff+被证明在多个数据集和不同的实验设置中均表现出色。

DisDiff+的研究成果不仅为图像定制化技术的安全性问题提供了新的解决方案，还为未来的隐私保护研究提供了重要的参考。它通过引入注意力机制的干扰方法和优化采样时间步的选择策略，有效提高了对抗攻击的效果。这种方法不仅能够破坏定制化模型的生成能力，还能够在不显著影响图像质量的前提下，提高隐私保护的效果。

总的来说，DisDiff+是一种创新的隐私保护方法，它通过引入注意力机制的干扰和优化采样时间步的选择，有效提高了对抗攻击的效果。这种方法不仅能够降低人脸检测率，还能够在不显著影响图像质量的情况下，提高隐私保护的效果。DisDiff+的研究成果为未来的隐私保护研究提供了重要的参考，并为图像定制化技术的安全性问题提供了新的解决方案。