一种多模态数据隐私保护的虚假信息检测方法及设备

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。