本文提出了一种基于实例感知域泛化的人脸反欺诈方法，旨在通过消除特定样式来学习通用特征。研究中引入了混洗样式组装网络和基于Transformer的特征提取器，以增强对抗攻击的检测能力和领域泛化性能。实验结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异。

StableFDG是一种基于样式和注意力的学习策略，用于联邦领域泛化。该方法能够改进领域多样性和学习数据贫乏联邦学习场景中每个类别的领域不变特征。实验结果表明，StableFDG 在各种领域泛化基准数据集上优于现有的基线算法，证明其有效性。