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基于可逆神经网络的黑盒GAN生成人脸反取证方法
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作者 陈北京 冯逸凡 李玉茹 《信息安全研究》 北大核心 2025年第5期394-401,共8页
生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)生成的人脸取证模型用于区分真实人脸和GAN生成人脸.但由于其易受对抗攻击影响,GAN生成人脸反取证技术应运而生.然而,现有反取证方法依赖白盒代理模型,迁移性不足.因此,提出了一种基... 生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)生成的人脸取证模型用于区分真实人脸和GAN生成人脸.但由于其易受对抗攻击影响,GAN生成人脸反取证技术应运而生.然而,现有反取证方法依赖白盒代理模型,迁移性不足.因此,提出了一种基于可逆神经网络(invertible neural network, INN)的黑盒GAN生成人脸反取证方法.该方法通过INN将真实人脸特征嵌入GAN生成人脸中,使生成的反取证人脸能够误导取证模型.同时,在训练中引入特征损失,通过最大化反取证人脸特征与真实人脸特征间的余弦相似度,进一步提升反取证性能.实验结果表明,在不依赖任何白盒模型的场景下,该方法对8种取证模型都有良好的攻击性能,优于对比的7种方法,且可以生成高视觉质量的反取证人脸. 展开更多
关键词 对抗攻击 可逆神经网络 GAN生成人脸 反取证 黑盒
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基于颜色通道关联性和熵编码的彩色密文图像可逆信息隐藏
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作者 高光勇 季驰 夏志华 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第4期1050-1064,共15页
随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应... 随着云计算领域数据安全和用户隐私的需求发展,密文图像可逆信息隐藏(reversible data hiding in encrypted images,RDHEI)技术已经越来越受到人们的关注,但目前大多数的密文图像可逆信息隐藏都是基于灰度图像,它们与彩色图像相比在应用场景上有很大局限性.此外,由于目前关于密文域的可逆信息隐藏方法主要集中于灰度图像,同时针对彩色图像的特性优化较少,往往无法对彩色载体图像实现更好的性能,所以进一步加强对基于彩色密文图像的可逆信息隐藏算法的研究具有很高的价值.首次提出了一种可以用于云计算环境的基于颜色通道相关性和熵编码的高性能彩色密文图像可逆信息隐藏算法(RDHEI-CE).首先,原始彩色图像的RGB通道被分离并分别得出预测误差.接下来,通过自适应熵编码和预测误差直方图生成嵌入空间.之后通过颜色通道相关性进一步扩展嵌入空间,并将秘密信息嵌入加密图像中.最后,对载密图像进行可逆置乱以抵御唯密文攻击.与大多数最先进的可逆信息隐藏方法相比,实验表明RDHEI-CE算法提供了更高的嵌入率和更好的安全性,并且拓宽了可逆信息隐藏在云端的应用场景. 展开更多
关键词 可逆信息隐藏 密文图像 彩色图像 颜色通道相关性 熵编码
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不可感知的人脸属性编辑伪造主动防御方法
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作者 陈北京 冯逸凡 范春年 《信息安全研究》 北大核心 2025年第10期941-949,共9页
尽管基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的人脸属性编辑伪造主动防御方法比基于梯度攻击的方法生成对抗扰动速度更快,但现有这类方法仍未很好平衡生成扰动的主动防御性能与不可感知性.因此,基于GAN提出了一种不可感... 尽管基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的人脸属性编辑伪造主动防御方法比基于梯度攻击的方法生成对抗扰动速度更快,但现有这类方法仍未很好平衡生成扰动的主动防御性能与不可感知性.因此,基于GAN提出了一种不可感知的人脸属性编辑伪造主动防御方法.该方法设计了一种高频信息补偿机制,使生成器生成更多人眼更不敏感的高频扰动,以提升扰动的不可感知性,并设计了一种多级密集连接机制,减少编码的语义损失以增强主动防御性能.同时,该方法在训练中引入了人脸显著性对抗损失,使扰动更好地破坏人脸伪造区域.在单模型和跨模型防御场景下分别进行了实验.结果表明,该方法相比现有主动防御方法能生成不可感知性更强的对抗扰动,且对目标模型取得较高的防御成功率. 展开更多
关键词 深度伪造 对抗样本 主动防御 生成对抗网络 不可感知性
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基于自适应权重的多源部分域适应 被引量:2
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作者 田青 孙灿宇 储奕 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1703-1716,共14页
作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造... 作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造成较大的累积误差和负迁移.此外,现有多源域适应方法大多未考虑不同源域对目标域任务的贡献度不同.因此,提出基于自适应权重的多源部分域适应方法(AW-MSPDA).首先,构建了多样性特征提取器以有效利用源域的先验知识;同时,设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异,促进了正迁移;此外,为量化不同源域贡献度以及过滤源域无关类样本,利用相似性度量以及伪标签加权方式构建自适应权重;最后,通过大量实验验证了所提出AW-MSPDA算法的泛化性以及优越性. 展开更多
关键词 多源部分域适应 负迁移 多样性特征提取 多层次分布对齐 自适应权重
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针对BMP格式掩盖的JPEG同步重压缩检测方法
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作者 王金伟 王伟 +2 位作者 王昊 罗向阳 马宾 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期5653-5670,共18页
检测JPEG(joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPEG... 检测JPEG(joint photographic experts group)同步重压缩是数字图像取证中一项具有挑战性的任务.已有的研究提出了一些能够有效检测同步JPEG重压缩的方法,但这些方法基本上都是在JPEG解压缩过程中获取的特征,如果以BMP格式保存同步JPEG重压缩图像,则这些方法将难以直接应用.为了解决该问题,提出一种基于双阈值的量化步长估计方法,从而获取量化表并提取特征.此外,根据质量因子100时JPEG压缩的特殊性定义最小误差,通过去除特征中的最小误差,进一步提高特征的检测性能.最后,基于反量化后JPEG系数的收敛特性提取一阶相对误差特征,进一步提高所提方法在质量因子较低时的检测性能.实验结果表明,所提方法在不同质量因子时的性能均优于当前先进算法. 展开更多
关键词 数字图像取证 JPEG重压缩 量化步长估计 最小误差 收敛特性
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一种针对聚类问题的量子主成分分析算法 被引量:1
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作者 刘文杰 王博思 陈君琇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第12期2858-2866,共9页
聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择,且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源.为了解决上述问题,从簇中心选取和最短距离搜索2个方面出发,提出了一种针对聚类问题的新型量子主成分分析算法.利用阈值... 聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择,且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源.为了解决上述问题,从簇中心选取和最短距离搜索2个方面出发,提出了一种针对聚类问题的新型量子主成分分析算法.利用阈值更新奇异值并得到主成分,再通过势函数得到簇中心,从而减少异常值对簇中心选取的影响.此外,采用量子最小值搜索算法寻找距离样本点最近的簇中心,减少聚类所需迭代次数.以小规模数据集为例,采用Cirq量子编程框架对算法进行电路设计和仿真实验.实验结果表明,该算法与已有的量子聚类算法相比,在聚类准确度上有所提升.性能分析表明,与现有经典和量子算法比较,该算法在簇中心选取和最短距离搜索时间复杂度上有不同程度的改进,消耗资源有所降低. 展开更多
关键词 量子机器学习 聚类问题 量子主成分分析 量子最小值搜索算法 奇异值分解
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基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案 被引量:5
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作者 陶新宇 熊礼治 张翔 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期168-176,共9页
视频水印作为一种应用前景广阔的版权保护技术,近年来受到了广泛关注。与原始域方案不同,压缩域方案不需要完全编解码视频,具有更高的效率;并且视频存储和传输一般需要经过压缩编码才能进行,使得压缩域的鲁棒视频水印方案成为了研究热... 视频水印作为一种应用前景广阔的版权保护技术,近年来受到了广泛关注。与原始域方案不同,压缩域方案不需要完全编解码视频,具有更高的效率;并且视频存储和传输一般需要经过压缩编码才能进行,使得压缩域的鲁棒视频水印方案成为了研究热点。但现有的压缩域方案大多利用压缩域中的QDCT系数个体来嵌入水印,使得算法的鲁棒性不高。为了增加压缩域算法的鲁棒性,文中提出了一种基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案。首先,利用非零系数个数选出视频中兼具纹理和高空间复杂度的块作为水印块,将两块水印块组成块对;然后,分别计算出块对中所有系数的总和,根据系数总和的大小以及水印信息,通过全局均分策略修改后序块内所有非零系数的幅值,来满足方案设置的块对系数和规则,以实现水印的嵌入。实验结果表明,在保证含水印视频具有较高视觉质量的前提下,该方案抵抗重压缩攻击和噪声攻击的鲁棒性均优于现有压缩域的鲁棒视频水印方案,分别提高了8%,9%。 展开更多
关键词 视频水印 鲁棒水印 H.264编解码 重压缩攻击 均分策略
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