三级真人牲交-亚洲做性视频在线观看-激情AV-伊人成人在线视频
首页 科技 正文

这一抵抗优化算法让面部识别优化算法不灵,还能抵御两微一端照片压缩

鱼羊 编纂清算 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

上回书说到,而今,匹敌抨击打击的理念已被利用到隐私庇护范畴:

颠末历程给照片添加肉眼看不出来的匹敌性噪声,来蒙蔽人脸辨认AI,到达庇护隐私的后果。

不外,就有好学的同学提出了如许的疑问,各类App根基城市对图片从头进行紧缩,那这类照片「隐身衣」不就会是以失落效吗?

比来,武汉大年夜学国度收集平安学院就和Adobe公司合作,针对这个问题进行了研究, 并提出了一种适用于肆意紧缩体式格局的抗紧缩匹敌性图象生成方案。

也就是说,这是一身具有抗紧缩能力的照片「隐身衣」。

即使颠末措置的照片被社交平台中各类紧缩算法刷新一番,也依然能贯穿连接匹敌性。好比,在微博上即可以到达90%以上的成功率。

抗紧缩的照片「隐身衣」

一般来讲,添加了渺小扰动的匹敌性实例,城市遭到图象紧缩方式的影响。

稀奇是而今分歧社交平台接纳的紧缩方式都是黑盒算法,紧缩方式的转变也给匹敌性实例的「抗压性」带来了不小的挑战。

论文一作王志波传授就指出:

在紧缩算法未知或不成微的环境下,生成抗紧缩的匹敌性图象具有很大年夜挑战性。

为体会决如许的问题,这项研究提出了抗紧缩匹敌框架ComReAdv。

具体而言,方案分为三个步调。

步调一:构建演习数据集

颠末历程上传/下载的体式格局,获得大年夜量原始图象和对应的紧缩图象,构建演习数据集。

步调二:紧缩近似

行使原始图象-紧缩图象对构成的数据集进行看管进修。

研究人员设计了一个基于编码-解码的紧缩近似模子,称为ComModel。该模子被用于进修若何像黑盒紧缩算法一样转换图象,以到达近似紧缩的目标。

个中,编码器从原始图象中提取多标准特点,如内在纹理和空间内容特点。

对应的,解码器对紧缩后的对应图象进行由粗到细的重构,以模拟真实紧缩图象的紧缩后果。

颠末历程最小化重构图象和真实紧缩图象之间的平均绝对误差(MAE),演习后的ComModel可作为社交平台未知紧缩算法的可微近似形式。

步调三:抗紧缩匹敌性图象生成

构建优化方针,将ComModel融入到匹敌性图象的优化历程当中,并利用基于动量的迭代方式(MI-FGSM)进行优化,究竟使得生成的匹敌性图象具有较好的抗紧缩能力。

研究人员透露显露,该方案不需要任何紧缩算法的细节,仅按照适当的原图和紧缩图的数据集,便能演习获得未知紧缩算法的近似形式,并进一步生成响应的抗紧缩匹敌性图象,是以,该方案能利用于所有社交平台庇护用户隐私。

尝试后果

研究团队进行了本地仿真测试(JPEG、JPEG2000、WEBP)和真实的社交平台(Facebook、微博、豆瓣)测试。

本地仿真测试的后果显示,ComReAdv这一方式在「抗紧缩」方面超越了SOTA方式,而且,可以有用抵制分歧的紧缩方式,具有可扩大性。

而真实社交平台测试的后果也剖明,该方式能显著提高匹敌性图象的抗紧缩能力。

在被分歧的紧缩方式紧缩后,误导Resnet50分类模子的成功率到达了最早进的程度,在微博上可以到达90%以上的成功率。

关于作者

论文一作王志波,是武汉大年夜学国度收集平安学院传授、博士生导师。

王志波传授本科卒业于浙江大年夜学信息学院主动化专业,2014年获美国田纳西大年夜学较量争论机工程博士的学位。

今朝的研究标的目标包孕物联网、移动感知与较量争论、大年夜数据、收集平安与隐私庇护、人工智能平安。

对这项研究,王志波传授透露显露:

我们认为这项手艺可以被所有社交收集用户接纳,来避免分享图象被不法滥用、辨认。当然,模子的抗紧缩能力仍需进一步提高,我们团队接下来会对此进行更深切的研究。

非特殊说明,本文由原创资讯网原创或收集发布。

转载请注明本文地址:http://www.macqim.com/kj/1079.html

三级真人牲交-亚洲做性视频在线观看-激情AV-伊人成人在线视频