基于对抗性机器学习的感知哈希函数的安全性评估方法

本发明涉及基于对抗性机器学习的感知哈希函数的安全性评估方法，属于机器学习的安全性领域。其包括如下步骤如下：步骤一：收集可以用来训练生成对抗网络的数据集；步骤二：设计生成式对抗网络的生成器、判别器及损失函数；步骤三：通过成功率和相似性指标来评判感知哈希函数的安全性。本发明通过对抗性机器学习来评估感知哈希函数的安全性。感知哈希函数是一种用于计算多媒体数据的哈希函数。通过生成对抗样本，旨在欺骗这些感知哈希函数，使其无法正确识别或比对相似的多媒体数据，如果欺骗样本足够丰富，则认为该感知哈希函数不安全。进而揭示多媒体感知哈希函数的潜在漏洞，并为进一步加强多媒体数据的安全性和可信度提供有价值的指导。