发明专利已授权

大数据隐私保护中基于生成对抗样本的安全性提升方法

📄 申请号：CN202010257323.4 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2020-04-03

公开号

CN111768325B

公开日

2023-07-25

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T1_00

IPC 分类号

G06T1_00 , G06F21_16 , G06F21_62 , G06N3_0475 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

大数据安全, 隐私保护, 人工智能安全, 数据共享, 网络攻防

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种水母形低损耗负群时延电路及实现方法

当前第 / 件

一种基于深度级联网络的癌转移全景病理切片分析方法

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