Моделі захисту від підміни обличь (FAS) для мобільної автентифікації стикаються зі складним розривом між навчанням і розгортанням: вони повинні залишатися стійкими до зміщення доменів (камера, освітлення, носій атаки), одночасно балансуючи між біометричною точністю та обмеженнями на швидкість, розмір моделі та енергоспоживання (SWAP). Існуючі методи адаптації під час тестування покращують точність у міждоменних сценаріях, але ігнорують ресурсні обмеження пристрою, а ще критичніше - можуть катастрофічно деградувати, коли вихідний та цільовий домени суттєво відрізняються. Запропоновано ресурсно-усвідомлену адаптацію при тестуванні (RA-TTA), яка оновлює лише афінні параметри нормалізації, компактний класифікаційний модуль і прототипи класів, і лише тоді, коли: (а) виявлено зміщення відносно каліброваної вихідної статистики; (б) псевдо-мітки проходять надійнісну фільтрацію за впевненістю та узгодженістю аугментацій; (в) бюджетний контролер типу token-bucket дозволяє адаптацію в межах жорстких обмежень за швидкістю та енергоспоживанням.