본 논문은 확산 모델 기반의 이미지 편집 기술이 발전함에 따라 인물 사진의 악의적인 편집으로 인한 프라이버시 및 신원 보안 위협이 증가하는 문제를 해결하기 위해, 얼굴 인식 및 시각적 인식을 통합한 새로운 인물 사진 보호 방법인 FaceLock을 제안합니다. FaceLock은 생체 정보를 파괴하거나 크게 변경하여 편집된 결과물을 생체 인식적으로 인식할 수 없도록 하는 적대적 섭동을 최적화합니다. 기존 방식의 한계점을 지적하고, 다양한 편집 시도에 대한 강력한 보호 기능을 제공하며, 평가 지표의 결함을 지적하고 신뢰할 수 있는 평가의 필요성을 강조합니다. 실험 결과, FaceLock은 기존 방법보다 악의적인 편집으로부터 더 효과적으로 방어하고, 정화 기법에도 강인함을 보여줍니다.