2024年10月23日，我校在思源楼B106开展了《面向人脸识别的对抗图块防御方法》为主题的学术沙龙活动，近三十位教师参加并进行了深入的互动交流。

刘小亮博士首先介绍了对抗攻击的基础知识，依次讲解了对抗样本攻击、对抗图块攻击及其在面向人脸识别中的攻击。他特别指出，相较于对抗样本攻击，对抗图块攻击由于能直接应用于物理环境中，因此具有更大的实际威胁。随后，刘博士详细介绍了对抗图块的多样性及其带来的防御挑战，并回顾了已有的防御方法，如PatchCleaner（PC）和Segment and Complete（SAC）。接着，他深入讲解了团队最新提出的鲁棒且自适应的对抗图块防御方法（RADAP），并强调了该方法在防御机制泄露的情况下仍然具备良好的适应能力。通过实验数据的分析，刘博士展示了该方法的有效性和创新性。

报告结束后，与会教师们积极互动，围绕人脸识别中的安全隐患及对抗攻击的防御策略展开了深入的探讨。大家从各自的研究角度提出了见解与问题，交流气氛热烈，思想碰撞激发了新的科研思路。本次沙龙不仅提升了学院教师对前沿技术的认知，也为未来的科研合作与创新提供了有力的推动。