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申请/专利权人：广州大学;北京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于频域对抗水印的图像双重保护方法，涉及信息安全领域，该方法包括以下步骤：加载预先配置的目标神经网络模型，读取并预处理载体图像、原始水印图像及频域掩码；将预处理后的载体图像通过离散余弦变换转换到频域，并根据频域掩码和原始水印图像在频域系数中嵌入水印；通过逆离散余弦变换得到空域中的对抗水印图像；将对抗水印图像通过离散余弦变换转换回频域，并从频域中提取水印图像，将提取水印图像的与原始水印图像进行比对，根据比对结果验证水印的版权。本发明生成的对抗水印图像不仅可盲提取出水印以保护图像版权，还能防御神经网络模型以保护图像语义信息不被推理获取，实现对图像语义内容的保护。

主权项：1.一种基于频域对抗水印的图像双重保护方法，其特征在于，该图像双重保护方法包括以下步骤：S1、加载预先配置的目标神经网络模型，读取并预处理载体图像、原始水印图像、频域掩码；S2、将预处理后的载体图像通过离散余弦变换转换到频域，得到频域系数，并根据频域掩码和原始水印图像在频域系数中嵌入水印，得到频域水印图像；S3、通过梯度优化迭代优化频域水印图像的对抗性，并通过逆离散余弦变换得到空域中的对抗水印图像；S4、将对抗水印图像通过离散余弦变换转换回频域，并从频域中提取水印图像，将提取水印图像的与原始水印图像进行比对，根据比对结果验证水印的版权；所述通过梯度优化迭代优化频域水印图像的对抗性，并通过逆离散余弦变换得到空域中的对抗水印图像包括以下步骤：S31、利用链式法则将模型损失函数对载体图像的梯度分步传递到频域中；S32、在保证模p运算结果不变的约束下，添加一个与梯度相同方向的扰动，以沿着损失函数增加最快的方向优化频域系数；S33、重复执行S32的步骤，直到检测到嵌入水印后的图像成功攻击深度神经网络分类模型，停止迭代，并获得的频域对抗水印图像；S34、将频域对抗水印图像利用逆离散余弦变换转换回空域，并利用函数对抗水印图像在空域坐标的像素值进行剪裁，获得最终的空域对抗水印图像。

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权利要求：

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