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公开(公告)号：CN112818407B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110409156.5
申请日：2021-04-16
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的视频隐私保护方法，属于人工智能安全领域，解决现有技术中的隐私保护方法无法对视频进行隐私保护。本发明将点对点的图像生成系统作为对抗网络生成器，并基于视频数据集Image‑net训练得到一系列的视频对抗样本；将三种不同架构的视频分类系统作为对抗网络鉴别器，并基于一系列的对抗样本和对应的原始视频对对抗网络鉴别器进行训练，若训练后能分辨出对抗样本和原始视频的区别，根据训练后的对抗网络鉴别器的参数，利用梯度下降方法对中训练后的对抗网络生成器进行优化，并再次执行，否则，得到训练好的对抗网络生成器对隐私保护的视频进行处理，得到视频对抗样本。本发明用于视频隐私保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112818407A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110409156.5
申请日：2021-04-16
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的视频隐私保护方法，属于人工智能安全领域，解决现有技术中的隐私保护方法无法对视频进行隐私保护。本发明将点对点的图像生成系统作为对抗网络生成器，并基于视频数据集Image‑net训练得到一系列的视频对抗样本；将三种不同架构的视频分类系统作为对抗网络鉴别器，并基于一系列的对抗样本和对应的原始视频对对抗网络鉴别器进行训练，若训练后能分辨出对抗样本和原始视频的区别，根据训练后的对抗网络鉴别器的参数，利用梯度下降方法对中训练后的对抗网络生成器进行优化，并再次执行，否则，得到训练好的对抗网络生成器对隐私保护的视频进行处理，得到视频对抗样本。本发明用于视频隐私保护。
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公开(公告)号：CN112819109B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110416397.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种针对黑盒对抗样本攻击的视频分类系统安全性增强方法，属于人工智能安全领域，解决现有深度神经网络对添加了扰动后的违规视频的检测效率低的问题，即解决现有违规视频检测系统针对对抗样本没有抵抗能力的问题。本发明获取一违规视频作为原始样本，基于已训练好的、三种不同架构的白盒视频对抗样本生成模型分别对原始样本进行处理，得到预样本；基于区域划分函数，对预样本进行区域划分；利用黑盒梯度估计算法按划分的区域对预样本进行基于梯度的优化，生成对抗样本；基于生成的对抗样本对目标视频分类系统进行训练，并基于训练后的目标视频分类系统对视频进行分类。本发明用于违规视频检测。
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公开(公告)号：CN112990357B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110413133.1
申请日：2021-04-16
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏扰动的黑盒视频对抗样本生成方法，属于对抗样本生成方法技术领域，解决现有技术对视频的每个视频帧都添加扰动，对抗样本的生成效率低，生成的对抗样本扰动率高、隐蔽性差的问题。本发明获取视频，基于关键帧识别方法选取视频中的关键帧；基于关键区域识别技术评估各关键帧中的关键区域；将对抗样本生成系统生成的关键区域的扰动添加到关键区域上，得到初始化的视频对抗样本；基于初始化的视频对抗样本，利用黑盒梯度估计方法进行梯度的优化，生成最终的视频对抗样本。本发明用于生成视频对抗样本。
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公开(公告)号：CN112819109A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110416397.2
申请日：2021-04-19
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种针对黑盒对抗样本攻击的视频分类系统安全性增强方法，属于人工智能安全领域，解决现有深度神经网络对添加了扰动后的违规视频的检测效率低的问题，即解决现有违规视频检测系统针对对抗样本没有抵抗能力的问题。本发明获取一违规视频作为原始样本，基于已训练好的、三种不同架构的白盒视频对抗样本生成模型分别对原始样本进行处理，得到预样本；基于区域划分函数，对预样本进行区域划分；利用黑盒梯度估计算法按划分的区域对预样本进行基于梯度的优化，生成对抗样本；基于生成的对抗样本对目标视频分类系统进行训练，并基于训练后的目标视频分类系统对视频进行分类。本发明用于违规视频检测。
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公开(公告)号：CN112990357A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110413133.1
申请日：2021-04-16
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏扰动的黑盒视频对抗样本生成方法，属于对抗样本生成方法技术领域，解决现有技术对视频的每个视频帧都添加扰动，对抗样本的生成效率低，生成的对抗样本扰动率高、隐蔽性差的问题。本发明获取视频，基于关键帧识别方法选取视频中的关键帧；基于关键区域识别技术评估各关键帧中的关键区域；将对抗样本生成系统生成的关键区域的扰动添加到关键区域上，得到初始化的视频对抗样本；基于初始化的视频对抗样本，利用黑盒梯度估计方法进行梯度的优化，生成最终的视频对抗样本。本发明用于生成视频对抗样本。
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