本研究提出了一种基于对抗解耦增强框架（ADAF）的面部隐私保护算法，显著增强了对抗攻击的防御性能。通过多级文本相关增强和扩散自编码器生成的加密人脸图像，实验结果显示ADAF在CelebA-HQ和VGGFace2数据集上优于现有算法。此外，研究探讨了扰动净化平台IMPRESS的有效性，并提出了新的对抗性攻击方法DisDiff，显著提升了隐私保护效果。

本研究提出了一种基于对抗解耦增强框架（ADAF）的面部隐私保护算法，增强了防御性能，并在CelebA-HQ和VGGFace2数据集上验证了其优越性。同时，开发了领域对抗攻击方法和双教师知识蒸馏框架，以提升人脸反欺诈效果。

本研究提出了一种名为AdvFace的面部隐私保护方法，通过生成对抗性噪声防御面部重建攻击。实验表明，AdvFace在保持面部识别准确性的同时，比现有方法更有效。此外，研究还探讨了局部差分隐私和对抗性重构学习等隐私保护技术，以提高面部识别的隐私性和准确性。