[发明专利]大数据隐私保护中基于生成对抗样本的安全性提升方法有效
| 申请号： | 202010257323.4 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111768325B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 崔琦;孟若涵;袁程胜;周志立;付章杰;孙星明 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06F21/16;G06F21/62;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大数据隐私保护中基于生成对抗样本的安全性提升方法，其特征在于，主要包括步骤如下：(1)原始信息的初始化；(2)通过生成器生成载体图像和通过对抗攻击生成对抗扰动图像；(3)将载体图像和对抗扰动图像进行线性混合；(4)对合成载体图像应用信息隐藏算法进行处理；所述步骤(1)～(4)中通过建立前景物体生成模块、强对抗扰动生成模块、信息隐藏模块以及线性混合函数，实现大数据隐私保护的安全性。本发明基于GAN的框架及对抗攻击算法，通过生成针对隐写分析模型的对抗扰动，实现对隐写分析的对抗干扰；使扰动与前景物体融合，降低不规则扰动的可察觉性；提供一种基于GAN生成对抗样本的大数据隐私保护方法。 | ||
| 搜索关键词： | 数据 隐私 保护 基于 生成 对抗 样本 安全性 提升 方法 | ||
【主权项】：
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