一种防御模型反演攻击的隐私图像分类方法

本发明公开了一种防御模型反演攻击的隐私图像分类方法，包括：通过特征提取器提取隐私图像数据，得到相应的隐私图像特征；将隐私图像特征输入特征净化模块，去除冗余信息得到净化隐私图像特征，实现防御模型反演攻击的目标；将净化隐私图像特征通过分类器进行分类，得到最终的图像分类结果。本发明能够消除了设计反演模型的需求，从而减少了大量的训练时间并确保稳定的结果，也进一步增加了模型反演攻击得到的重构图像和隐私图像之间的误差，实现防御模型反演攻击的目标。