“隐身衣”让隐私更安详(2)

王志波暗示，无论是针对WEBP、JPEG2000、JPEG等尺度的压缩算法，照旧社交平台上未知的压缩算法，该模子均能生成相应的抗压缩反抗性图像，有效误导图像识别模子，实现对社交网络的图像隐私掩护。

实际应用结果不俗

今朝，该模子已在常用社交平台，好比Facebook、微博、豆瓣等长举办测试。功效表白，该模子结构的反抗性图像上传到社交平台并被压缩后，依旧能保持图像的反抗性，在误导图像识别模子方面表示不俗，在微博上甚至到达90%以上的乐成率。今朝，该研究成就的相关论文已被ACM MobiHoc2020任命。

“我们认为这项技能可以被所有社交网络用户回收来防备分享图像被犯科滥用、识别。”郭恒昌不无感动地说。

某位不具名的同行专家也认为，该研究是首次思量社交网络中各类图像压缩算法的隐私掩护法子，提出的方案更贴合真实场景，具有很大的可行性，是一项很是有意思且实用的事情。

“尽量该模子已在差异的社交平台上取得不俗的表示，但为了促进其现实应用，抗压缩本领仍需进一步提高，因此我们团队接下来会对此举办更深入的研究。”王志波说。

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