随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在诸多领域展现出了卓越的性能，其中活体检测技术就是其应用的代表之一。活体检测旨在区分图像或视频中的人类面部是否属于真实在场的个体，而非照片、视频或其他替代品的展示，这对于提升安全系统的可靠性具有重要意义。 在本项研究中，开发者选择了一个名为CelebA-Spoof的数据集进行活体检测模型的训练。CelebA-Spoof数据集是由真实人脸图像和各类伪造的人脸图像组成，包含了丰富的面部变化，如不同的表情、角度、光照条件等，这为模型提供了充分的学习材料。通过训练这一数据集，模型能够学习到区分真实与伪造面部的关键特征。 在训练过程中，使用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）架构，这是一种在图像识别领域表现出色的神经网络结构。经过多次迭代训练，模型逐渐学会了从输入的面部图像中提取有效的信息，并最终达到了在验证集上的高准确率——93.47%。这一准确率表明了模型在区分真实面部和伪造面部方面具有很高的判别能力。 为了进一步提高模型的实用性，研究者将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放式的模型格式，它使得模型能够在不同的深度学习框架之间自由转换，便于部署到各种硬件和软件平台上。例如，一个ONNX模型可以在Windows系统上通过Caffe2或ONNX Runtime运行，也可以在Android设备上通过NCNN库运行，大大提高了模型的应用灵活性和便利性。 在实际应用中，一个训练有素且高效易用的活体检测模型能够在门禁、支付验证、在线考试监控等多个场景中发挥作用。例如，在智能门禁系统中，系统通过活体检测技术可以有效防止不法分子利用照片或其他伪造手段进行欺骗；在在线支付场景中，通过活体检测确保交易双方身份的真实性，增加交易的安全性。 本项研究通过深度学习方法，利用CelebA-Spoof数据集训练出一个高准确率的活体检测模型，并成功将其转换为ONNX格式，为后续的模型应用提供了极大的便利。这不仅展示了深度学习在活体检测领域的巨大潜力，也为相关技术的落地应用提供了新的可能。

CelebA-Spoof：具有丰富注释的大规模面部防欺骗数据集 CelebA-Spoof：具有丰富注释的大规模面部防欺骗数据集 ，，，，，， 在ECCV 2020中。 [] | [] 摘要： CelebA-Spoof是一个大规模的人脸反欺骗数据集，具有来自10,177个对象的625,537张图像，其中包括关于脸部，光照，环境和欺骗类型的43种丰富属性。从CelebA数据集中选择的实时图像。我们收集并注释CelebA-Spoof的欺骗图像。在43个丰富的属性中，有40个属性属于实时图像，包括所有面部组件和附件，例如皮肤，鼻子，眼睛，眉毛，嘴唇，头发，帽子，眼镜。欺骗图像包含3个属性，包括欺骗类型，环境和照明条件.CelebA-Spoof可用于训练和评估面部反欺骗算法。 更新 [02/2021] CelebA-Spoof Challenge 2020的已在arXiv上发布。 [08/20

SEEDLab实验中的嗅探与欺骗实验，利用scapy编写程序。

该训练集为北京交通大学、商汤科技、香港中文大学开源的大型活体检测数据集，填补了目前开源数据集数量少和多样性不足的缺点，很适合作为该领域的训练、测试的数据集

vc+winpcap开发包编写的一个arp欺骗程序，可在交换环境下对单个或者多个攻击目标进行欺骗。 A tool developped by vc and winpcap.This tool can attack other machines of same switch network by arp spoofing