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2025-06-14 更新

DiffUMI: Training-Free Universal Model Inversion via Unconditional Diffusion for Face Recognition

Authors:Hanrui Wang, Shuo Wang, Chun-Shien Lu, Isao Echizen

Face recognition technology presents serious privacy risks due to its reliance on sensitive and immutable biometric data. To address these concerns, such systems typically convert raw facial images into embeddings, which are traditionally viewed as privacy-preserving. However, model inversion attacks challenge this assumption by reconstructing private facial images from embeddings, highlighting a critical vulnerability in face recognition systems. Most existing inversion methods require training a separate generator for each target model, making them computationally intensive. In this work, we introduce DiffUMI, a diffusion-based universal model inversion attack that requires no additional training. DiffUMI is the first approach to successfully leverage unconditional face generation without relying on model-specific generators. It surpasses state-of-the-art attacks by 15.5% and 9.82% in success rate on standard and privacy-preserving face recognition systems, respectively. Furthermore, we propose a novel use of out-of-domain detection (OODD), demonstrating for the first time that model inversion can differentiate between facial and non-facial embeddings using only the embedding space.

人脸识别技术依赖于敏感且不可更改的生物识别数据，因此存在严重的隐私风险。为了解决这些担忧，此类系统通常会将原始面部图像转换为嵌入，传统上认为这有助于保护隐私。然而，模型逆向攻击通过从嵌入中重建私人面部图像，挑战了这一假设，凸显了人脸识别系统中的关键漏洞。大多数现有的逆向方法需要针对每个目标模型训练一个单独的生成器，这使得它们在计算上非常密集。在这项工作中，我们引入了DiffUMI，这是一种基于扩散的通用模型逆向攻击，无需额外的训练。DiffUMI是第一个成功利用无条件面部生成的方法，无需依赖特定模型的生成器。它在标准人脸识别系统和隐私保护人脸识别系统上的成功率分别超过了现有最先进的攻击方法15.5%和9.82%。此外，我们首创地将域外检测（OODD）用于模型逆向攻击，首次证明模型逆向攻击仅通过嵌入空间就能区分面部和非面部嵌入。

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Summary

人脸识别技术依赖敏感且不可更改的生物识别数据，存在严重的隐私风险。为解决这一问题，系统通常将原始面部图像转化为嵌入数据，传统观点认为这有助于保护隐私。然而，模型逆向攻击通过从嵌入数据中重建面部图像，挑战了这一假设，凸显了人脸识别系统的关键漏洞。大多数现有逆向方法需要为每一个目标模型单独训练生成器，计算量大。本研究提出了基于扩散的通用模型逆向攻击方法DiffUMI，无需额外训练。DiffUMI是首个成功利用无条件面部生成的方法，不依赖模型特定生成器。它在标准和隐私保护人脸识别系统上的成功率分别超过了现有攻击方法的15.5%和9.82%。此外，我们还首次提出了利用域外检测（OODD）的新方法，证明模型逆向攻击仅通过嵌入空间就能区分面部和非面部嵌入。

Key Takeaways

1. 人脸识别技术存在隐私风险，因为依赖敏感的生物识别数据。
2. 系统将面部图像转化为嵌入数据以保护隐私的传统观念受到挑战，因为存在模型逆向攻击。
3. 大多数现有逆向方法计算量大，需要为不同模型单独训练生成器。
4. 提出的DiffUMI方法无需额外训练，成功利用无条件面部生成。
5. DiffUMI在标准和隐私保护人脸识别系统上的成功率超过现有攻击方法。
6. 模型逆向攻击可以通过嵌入空间区分面部和非面部嵌入。

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