TY -的A2 -叮,白元盟,彭日成lun PY - 2022 DA - 2022/01/25 TI -研究人脸识别技术的隐私安全SP - 7882294六世- 2022 AB -解决问题很容易泄露隐私数据在人脸识别技术的应用程序,方法是基于微分隐私提出了隐私安全保护。首先,贝叶斯GAN进行获取训练数据以相同的分布为隐私数据,和微分隐私的算法进行训练训练数据与隐私保护获得这些标签。然后,基于该细铅字的轻量级人脸识别模型,用噪声生成标签,恢复上的梯度下降法进行人脸特征向量的攻击。最后,通过分析隐私的损失,一个精确的提供隐私保护边界。从实验的结果可以知道,拟议中的隐私安全保护方法可以有效保护下的人脸识别模型的参数信息的人脸识别技术的识别精度和减少攻击者的图像恢复。与隐私保护方法如DPSGD和脑袋,隐私保护能力强,可以应用于实际应用的隐私保护。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/7882294 - 10.1155 / 2022/7882294摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER