[发明专利]一种基于对抗学习的数据隐私保护方法在审
申请号: | 202210372873.X | 申请日: | 2022-04-11 |
公开(公告)号: | CN115936958A | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 范彧;迟宇翔;俞扬 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人: | 李玉平 |
地址: | 210023 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于对抗学习的数据隐私保护方法,将基于深度生成对抗网络的换脸模型作为被攻击模型,提出一种能控制攻击效果的对抗攻击方法,从人脸图像的语义表示层面出发,实现攻击后生成可控制的具有语义特征的图片的方法;利用图像的语义可分解性,通过串联被攻击模型与语义判别器,修改语义标签来同时达成原始待保护图像的微量修改与生成图像的语义层面上的改变;在给定的人脸图像上添加扰动以使换脸模型作用于该人脸图像时所生成的换脸图像发生语义层面上的人脸外观属性明显改变,导致换脸失败。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 对抗 学习 数据 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】:
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