本研究提出ErasableMask方案，解决黑箱人脸识别模型中的面部隐私保护问题。该方案通过新型攻击和擦除机制，增强了对黑箱模型的转移性，成功实现超过72%的转移置信度和90%的擦除成功率，具有重要的隐私保护潜力。

Erasable Mask: A Robust and Erasable Privacy Protection Scheme Against Black-box Face Recognition Models
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