龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：湘江实验室
摘要：本申请提供了一种多模态数据隐私保护的虚假信息检测方法及设备，属于信息安全技术领域，具体包括：基于最优神经网络搜索的多模态傅里叶动态扰动保护算法，在本地对用户多模态数据进行编码融合并添加高斯噪声保护；基于多头时空相关性注意力机制的深度神经网络模型预训练方法，对多模态数据进行局部检测训练；基于梯度相关性增强的差分隐私保护机制，对多层网络模型梯度的相关性进行自适应保护；基于Transformer模型的多模态虚假信息检测方法，检测用户多模态数据的真实性，并标记具体虚假区域；通过本公开的方案，基于差分隐私的特性，本发明扰动的多模态数据满足差分隐私，实现了高准确度的虚假信息检测并确保了多模态数据隐私。
主权项：1.一种多模态数据隐私保护的虚假信息检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：基于最优神经网络搜索的多模态傅里叶动态扰动保护算法，提取两种单模态嵌入特征，通过两种特征交互生成多模态融合嵌入，进行傅里叶变换将融合嵌入转换为频域表示，添加高斯噪声，通过动态滤波及反傅里叶变换得到扰动的多模态融合嵌入；步骤二：基于多头时空相关性注意力机制的深度神经网络模型预训练方法，根据用户扰动多模态融合嵌入，计算得到模型的多模态对比损失、检测损失、图像边界框回归损失和文本序列标记损失，聚合模型总损失进行边缘高精度局部检测训练；步骤三：基于梯度相关性增强的差分隐私保护机制，对边缘网络模型中每一层训练梯度添加梯度相关性的自适应高斯噪声，以实现基于模型梯度相关性的隐私保护；步骤四：基于Transformer模型的多模态虚假信息检测方法，实现对用户多模态数据的高质量虚假信息检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湘江实验室 一种多模态数据隐私保护的虚假信息检测方法及设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号