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