跨模态生成模型的隐私泄露风险评估方法及装置

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跨模态生成模型的隐私泄露风险评估方法及装置
申请号:CN202510810990
申请日期:2025-06-17
公开号:CN120951365A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种跨模态生成模型的隐私泄露风险评估方法及装置,包括:对待评估图像进行语义特征提取,获得待评估图像对应的嵌入特征表示;构建初始的文本提示词,并以嵌入特征表示作为文本提示词的优化目标,对初始的文本提示词进行多轮迭代训练,得到最优文本提示词;将最优文本提示词输入至目标跨模态生成模型中,并获取目标跨模态生成模型输出的最优生成图像;对待评估图像和最优生成图像进行综合相似度评估,获得融合相似度分数;基于融合相似度分数,判断目标跨模态生成模型是否存在隐私泄露问题。本发明在无提示词的情况下,能够实现跨模态生成模型的隐私泄露风险评估,降低了隐私风险评估难度,提高了隐私风险评估的准确性。
技术关键词
跨模态 嵌入特征 语义特征提取 图像 文本 隐私风险评估 词嵌入向量 风险评估装置 计算方法 峰值信噪比 像素 模块 分辨率 图文 指数 误差
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