公开(公告)号：CN115796242B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310097831.4

申请日：2023-02-10

Applicant: 南昌大学

Inventor： 丁峰 ,  江紫寒 ,  樊启富 ,  沈张一 ,  朱小刚 ,  李向军

IPC: G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06F18/241 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种电子数字信息反取证方法。所述方法包括：GAN模型包括分类网络D1、判别器D2和D3，以及生成网络G，预先为D1、D2和D3分配相同的权重，构建第一损失函数；将未处理信息输入D1进行训练，由G根据未处理信息和随机噪声生成合成信息，部署第二损失函数提高网络性能；将未处理信息输入D2进行训练，由D2对G的输出进行分类，并通过反向传播，将学习到的权重转移回G；将未处理信息输入D3进行训练，将未处理信息和合成信息进行区分，构建最终损失函数。本发明在对原有的GAN模型基础上，修改了生成器和构造器的结构和网络的框架，建立了额外的监督系统和相应的损失函数，提高了网络模型反取证的性能。