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本发明公开了一种用于模型授权访问控制的黑盒可逆对抗样本生成方法,包括以下步骤:(1)基于生成对抗网络获取原始图像的对抗扰动,将生成的初步扰动进行截断生成对抗样本;(2)对步骤(1)中生成的对抗扰动进行预处理变换,生成新的对抗扰动和对抗样本;(3)对步骤(2)中生成的新的对抗扰动进行无损压缩,生成无损压缩后的对抗扰动;(4)将步骤(3)中生成的无损压缩后的对抗扰动的数据通过可逆数据隐藏技术将其嵌入到步骤(2)中生成的对抗样本,得到可逆对抗样本。本发明应用于AI模型的授权访问控制,保护授权模型对图像
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114708136 A
(43)申请公布日 2022.07.05
(21)申请号 202210300547.8
(22)申请日 2022.03.24
(71)申请人 南京信息工程大学
地址 22400
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