Representative Forgery Mining for Fake Face Detection 文章创新点 提出了一种基于注意力引导的数据增强方法 FAM：一种可以定位出对检测器而言最敏感的面部区域的方法，用于知道后续的数据增强。SFE：一种基于attention的数据增强方法&…

一、研究背景 1.前沿方法开始探索预训练模型的优点，且只训练一个单独的分类器，例如，结合冻结的CLIP-ViT与可学习的线性层。 2.由于缺乏对伪造任务的适应，上述固定的范式不能充分学习得到伪造相关表征。 二、研究目标 1.提升泛化性。 三、研究动机 1.由于图像和频率分析对…

2022AAAI 目的：虽然现阶段大多数方法，会采用频域信息，但是使用的频域信息确实粗粒度的，故作者提出了增量学习，去捕捉细粒度的伪造痕迹 模型的整体框架： 1.细粒度的频域信息 通过8*8的卷积块对图像进行DC…

Transcending Forgery Specificity with Latent Space Augmentation论文阅读笔记 一、论文针对的问题及解决思路 deepfake检测面临泛化性问题，检测器只能检测特定伪造的伪影，对此过拟合，对不同的伪影不适用，跨数据集的场景表现不…

Server-Side Request Forgery(服务器端请求伪造) 这是在2021年中新出的类别,这是种看着不起眼,但是要是配置不当,就容易引发严重的后果. SSRF 定义 SSRF 全称是服务器端请求伪造（Server-Side Request Forgery） 是利用一个服务器向另一个服务器发送请求 还有个极其相似的…

是一种由内部系统访问的，所以可以通过它攻击外网无法访问的内部系统，也就是把目标网站当中间人） 一.原理： 由于服务端提供了从其他服务器应用获取数据的功能,但又没有对目标地址做严格过滤与限制，导致攻击者可以传入…

文章目录 Lips Don’t Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection关键LipForensics方法Lips Don’t Lie: A Generalisable and Robust Approach to Face Forgery Detection 会议：CVPR2021 作者： code未给train.py 关键 POINTS: 人脸检测器易受…

一、研究动机 ​ 虽然目前在图像识别任务中有许多有效后门攻击方法，直接扩展到人脸伪造检测领域却存在着一定的问题，例如存在一些伪造人脸检测的算法（SBI, Face X-ray）是通过真实图像合并转换为负样本进行模型训练的，…

DVWA Cross Site Request Forgery (CSRF) Low 先修改一下密码抓个包看看 发现是get方式传参 我们伪造一个请求把密码改成2试一下 http：//192.168.221.136/DVWA/vulnerabilities/csrf/password_new2&password_conf2&ChangeChange 成功 这里我们也试一下同…

F3-Net 商汤Deepfake检测模型 - 知乎前言这篇论文是商汤团队在ECCV2020的一个工作： Thinking in Frequency: Face Forgery Detection by Mining Frequency-aware Clues，通过引入两种提取频域特征的方法FAD (Frequency-Aware Decomposition) 和LFS (L…ht…

一、论文信息 论文题目：DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation 作者团队：IEEE会员 二、动机与创新 1、动机：泛化性弱 以前的工作通过数据增强、频率线索和迁移学习等方法来提高面部伪造检测的泛化能力。然而，这些方法都…

一、概述 1、CSRF定义 CSRF是一个web安全漏洞，该漏洞通过引诱用户来执行非预期的操作。该漏洞使得攻击者能够绕过同源策略，同源策略是一种用来阻止不同网站相互干扰的一种技术。 CSR跨站请求伪造，攻击者利用服务器对用户的信任&#xff0c…

1.不一致光照和高边界对比度 不一致光照(inconsistent light)指的是在一组视频帧中，由于物体的变换、反射和遮挡，环境光在不同帧之间的表现出现变化。这种变化可能是因为物体的移动、相机的移动或者光源的变化导致的。在单个视频帧内，光照通…

ECCV 2024 paper: https://www.ecva.net/papers/eccv_2024/papers_ECCV/papers/06023.pdf code: https://github.com/LMIAPC/AdaIFL Abstract 随着图像处理和处理技术的飞速发展，多媒体伪造特别是图像伪造定位技术（IFL）面临着前所未有的挑…

文章目录 Dual Contrastive Learning for General Face Forgery Detectionkey points:贡献方法数据视图生成对比学习架构实例间对比学习实例内对比学习总损失函数实验实验细节定量结果跨数据集评估跨操作评估消融实验可视化Dual Contrastive Learning for General Face Forgery…

CVPR 2024 paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Yu_DiffForensics_Leveraging_Diffusion_Prior_to_Image_Forgery_Detection_and_Localization_CVPR_2024_paper.pdf code: Abstract 由于篡改图像可能导致对视觉内容的误解，解决图像伪…

文章目录 Face ForgeryFace Forgery classAttribute ManipulationExpression SwapIdentity SwapEntire Face Synthesis Face Forgery DetectionLow-levelOn the Detection of Digital Face Manipulation(CVPR2020) High-levelProtecting World Leaders Against Deep FakesDetec…

文章目录 Face Forgery Detection by 3D Decomposition研究背景研究目标创新点方法提出问题研究过程技术贡献实验结果未来工作Face Forgery Detection by 3D Decomposition 会议：CVPR2021 作者： 研究背景 面部伪造引发关注传统面部伪造检测主要关注原始RGB图像研究目标 将…

c/s与b/s的区别 C/S又称Client/Server或客户/服务器模式。服务器通常采用高性能的PC、工作站或小型机，并采用大型数据库系统，如Oracle、Sybase、Informix或SQLServer。B/S是Brower/Server的缩写，客户机上只要安装一个浏览器（Brows…

开头碎碎念：更新频率明显和疫情呈正相关，祝大家健健康康吃好喝好！ 使用Microsoft Edge浏览器观看B站视频，卡得无法忍受。 在网络上搜索相关问题，最早的一条是2016/04/17微软问题反馈的记录。任何原因的卡顿都是正常的&…