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针对隐私保护视觉转换器的高效微调与领域自适应
提出了一种用于视觉变换器（ViT）的隐私保护深度神经网络（DNN）的新方法，该方法允许我们不仅训练模型和使用视觉受保护的图像进行测试，而且还能避免使用加密图像导致的性能下降，而传统方法无法避免图像加密的影响。通过领域适应方法，高效地对使用加
PDF6 months ago
ConfounderGAN：使用因果混淆变量保护图像数据隐私
本文提出了 ConfounderGAN，一种基于生成对抗网络（GAN）的图像加密方法，旨在保护私有图像数据的隐私；实验表明该方法在标准情况下表现优于现有方法，并且具有较强的迁移性和稳定性。
PDF2 years ago
ICMLInstaHide：用于私有分布式学习的实例隐藏方案
本文介绍了 InstaHide，一种能够同时保护隐私并运用于分布式深度学习的图像加密方法，通过一个机制使得攻击者难以破解出影像内容，从而实现对个人隐私的保护，并通过实验与理论分析证明了其对隐私的有效保护。同时，该论文还深入分析了 Pixel
PDF4 years ago
考虑加密域中数据增强的基于像素图像加密的隐私保护深度神经网络
本研究提出了一种新的隐私保护深度神经网络方案，既能够在训练和测试中将缺乏视觉信息的图像应用于 DNNs，也能够首次在加密域中考虑数据增强，该方法采用了一种新的基于像素的图像加密方法，同时提出了一种适应性网络以降低图像加密的影响，并对知名的
PDF5 years ago
可学习的图像加密
介绍了一种可学习的图像加密方案，用于保护图像隐私，在不侵犯隐私的前提下，通过加密的图像进行网络训练并得到验证。
PDF6 years ago
MM使用动态混沌查找表的图像加密
本文提出了一种基于混沌理论的图像加密方案，使用动态混沌查找表来计算每个像素的密文，不同的实验验证表明该加密方案具有较高的安全性。
PDF8 years ago