في هذا البحث، نقدم نهجًا جديدًا لتمويه الوجه في الصور والفيديوهات، المختصر بـ FIVA. الطريقة المقترحة لدينا قادرة على الحفاظ على تمويه الوجه بشكل متسق عبر الإطارات باستخدام تقنية تتبع الهوية التي اقترحناها، وضمان اختلاف قوي عن الوجه الأصلي. يسمح FIVA بـ 0 إيجابيات حقيقية لمعدل القبول الخاطئ البالغ 0.001. يتناول عملنا القضية الأمنية المهمة المتعلقة بهجمات إعادة التكوين ويستكشف الضوضاء المعادية (adversarial noise) والضوضاء المنتظمة (uniform noise) والضوضاء المعلمية (parameter noise) لإعاقة هجمات إعادة التكوين. في هذا السياق، نطبق طرق دفاع وحماية مختلفة ضد هذه التهديدات للخصوصية لبيان قابلية توسعة FIVA. بالإضافة إلى ذلك، نظهر أيضًا أن نماذج هجمات إعادة التكوين يمكن استخدامها لاكتشاف الفيديوهات المصطنعة (deep fakes). وأخيرًا وليس آخرًا، نقدم نتائج تجريبية توضح كيف يمكن لـ FIVA تمكين تبديل الوجوه حتى عند التدريب بشكل خالص على صورة هدف واحدة.