检索结果-南通市图书馆

计算机仿真 2023年第11期40卷 147-150,515页

作者：李盼盼魏丽芳赵浩福建农林大学金山学院福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

图像数据的过度挖掘会对图像隐私性带来影响,使得数据被泄露或滥用的风险不断增加。为避免图像隐私数据泄露,提出差分隐私结合GAN的图像隐私数据保护算法研究。针对当前图像数据参杂的不确定性,通过对图像数据清洗,获取的图像重要隐私区... 详细信息

图像数据的过度挖掘会对图像隐私性带来影响,使得数据被泄露或滥用的风险不断增加。为避免图像隐私数据泄露,提出差分隐私结合GAN的图像隐私数据保护算法研究。针对当前图像数据参杂的不确定性,通过对图像数据清洗,获取的图像重要隐私区域,有利于后续噪声的加入,便于实现图像隐私数据的保护;根据差分隐私与生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)结合,构建图像数据差分隐私保护的GAN模型,依据拉普拉斯实现机制,对清洗后的图像数据扰动,达到隐私数据保护的目的;由于模型在迭代期间会对图像数据隐私性产生侵犯,所以进一步对图像隐私性侵犯程度度量,令上述算法在实际应用时有效兼顾图像隐藏数据的安全性及隐私性。实验结果表明,所提方法对图像的加密和解密时间短,且隐私性高。

关键词：图像清洗图像隐私性保护拉普拉斯噪声分配隐私侵犯度量

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