去标识化效果评估方法、装置、存储介质及产品制造方法及图纸

本公开是关于一种去标识化效果评估方法、装置、存储介质及产品。其中，去标识化效果评估方法，包括：获取抓拍图像及其对应的底库图像；利用数据脱敏模型提取所述抓拍图像的特征，并对所述抓拍图像的特征进行去标识处理，得到第一特征；对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像；基于所述底库图像以及所述重识别图像，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。本公开能够实现对数据脱敏模型的去标识化效果进行评估。进行评估。进行评估。

【技术实现步骤摘要】
去标识化效果评估方法、装置、存储介质及产品


[0001]本公开涉及信息安全领域，具体涉及一种去标识化效果评估方法、装置、存储介质及产品。

技术介绍

[0002]科技发展带来便捷生活的同时也伴有诸多信息安全隐患。例如推销信息以及个人信息搜索追踪等均对个人信息安全造成影响。不法分子通过各类软件或者程序来盗取个人信息，并利用信息来获利，严重影响了公民生命、财产安全。相关技术中，通过对个人信息进行去标识化以确定个人信息安全，其中，去标识化是指通过对个人信息的技术处理，使其在不借助额外信息的情况下，无法识别或关联个人人脸图像的过程，从而在保护个人信息安全的前提下促进数据的共享使用。相关技术中，并不确定对人脸图像进行去标识化处理后的效果能达到保护个人信息安全的目的。因此，亟需提供一种对人脸图像进行去标识化后的效果评估方法。

技术实现思路

[0003]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种去标识化效果评估方法、装置、存储介质及产品。
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种去标识化效果评估方法，包括：
[0005]获取抓拍图像及其对应的底库图像；利用数据脱敏模型对所述抓拍图像进行去标识处理，得到第一特征；对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像；基于所述底库图像以及所述重识别图像，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。
[0006]在一种实施方式中，对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像，包括：
[0007]对所述第一特征进行重构，确定重构图像；在获取的N个底库图像中，确定与所述重构图像相似度最高的底库图像为重识别图像。
[0008]在一种实施方式中，对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像，包括：
[0009]获取N个底库图像；提取所述N个底库图像的特征，并对所述N个底库图像的特征进行去标识处理，得到N个第二特征；所述N个第二特征中，确定与所述第一特征相似度最高的第二特征；将相似度最高的第二特征对应的底库图像，确定为对所述第一特征进行重识别得到的重识别图像。
[0010]在一种实施方式中，所述获取抓拍图像及其对应的底库图像包括：
[0011]获取M个抓拍图像及其对应的M个底库图像；
[0012]基于所述底库图像以及所述重识别图像，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果，包括：
[0013]基于所述M个第一特征各自对应的M个底库图像，以及所述M个第一特征各自对应的M个重识别图像，确定对所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率；基于所述重识别成功率与去标识化效果等级的关系，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。
[0014]在一种实施方式中，对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像，包括：
[0015]采用多种不同的重识别方法，对所述第一特征进行重识别，得到所述第一特征对应的多个重识别图像；
[0016]基于所述M个第一特征各自对应的底库图像，以及所述M个第一特征各自对应的重识别图像，确定对所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率，包括：
[0017]基于所述M个第一特征各自对应的底库图像，以及采用所述多种重识别方法对所述 M个第一特征中的每个第一特征进行重识别得到的多个重识别图像，确定所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率。
[0018]在一种实施方式中，基于所述M个第一特征各自对应的底库图像，以及采用所述多种重识别方法对所述M个第一特征中的每个第一特征进行重识别得到的多个重识别图像，确定所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率，包括：
[0019]针对每种重识别方法，基于所述M个第一特征对应的M个底库图像，以及采用所述重识别方法对所述M个第一特征进行重识别得到的M个重识别图像，确定所述M个第一特征的候选重识别成功率；将针对多种重识别方法得到的多个候选重识别成功率中的最大值，作为所述M个第一特征的重识别成功率。
[0020]在一种实施方式中，基于所述M个第一特征对应的M个底库图像，以及采用所述重识别方法对所述M个第一特征进行重识别得到的M个重识别图像，确定所述M个第一特征的候选重识别成功率，包括：
[0021]在所述M个第一特征中，确定底库图像与重识别图像一致的第一特征的数量；基于所述底库图像与重识别图像一致的第一特征的数量，以及所述第一特征的总数量M，确定所述M个第一特征的候选重识别成功率。
[0022]基于所述重识别成功率，评估对所述数据脱敏模型的去标识化效果，包括：
[0023]获取去标识化效果等级与识别成功率区间的对应关系；确定所述重识别成功率所属的识别成功率区间；利用所述重识别成功率所属的识别成功率区间对应的去标识化效果等级，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。
[0024]在一种实施方式中，所述获取抓拍图像及其对应的底库图像，包括：
[0025]从数据集中选择M个抓拍图像及其对应的M个底库图像，所述数据集中包括N个抓拍图像及其对应的N个底库图像，N大于M；
[0026]对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像，包括：
[0027]利用攻击模型中的多个不同的攻击子模型对M个第一特征进行重识别，确定M个第一特征对应的重识别图像。
[0028]在一种实施方式中，所述基于所述底库图像以及所述重识别图像，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果，包括：
[0029]针对每个攻击子模型对所述M个第一特征进行重识别得到的M个重识别图像，以及所述M个第一特征对应的底库图像，确定所述M个第一特征的候选重识别成功率；
[0030]将针对多个不同的攻击子模型得到的多个候选重识别成功率中的最大值，作为所述 M个第一特征的重识别成功率；利用所述M个第一特征的重识别成功率，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。
[0031]在一种实施方式中，所述方法还包括：按照设定时间间隔在攻击模型中增加新的
攻击子模型，以更新所述攻击模型。
[0032]根据本公开实施例的第二方面，提供一种去标识化效果评估装置，包括：
[0033]获取单元，用于获取抓拍图像及其对应的底库图像；脱敏单元，用于利用数据脱敏模型对所述抓拍图像的特征进行去标识处理，得到第一特征；重识别单元，用于对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像；评估单元，用于基于所述底库图像以及所述重识别图像，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。
[0034]根据本公开实施例的第三方面，提供一种去标识化效果评估装置，包括：
[0035]处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行第一方面中任意一种实施方式中所述的去标识化效果评估方法。
[0036]根据本公开实施例的第四方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行第一方面中任意一种实施方式中所述的标识化效果评估方法。
[0037]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：利用数据脱敏模型对抓拍图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种去标识化效果评估方法，其特征在于，包括：获取抓拍图像及其对应的底库图像；利用数据脱敏模型对所述抓拍图像进行去标识处理，得到第一特征；对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像；基于所述底库图像以及所述重识别图像，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。2.根据权利要求1所述的去标识化效果评估方法，其特征在于，对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像，包括：对所述第一特征进行重构，确定重构图像；在获取的N个底库图像中，确定与所述重构图像相似度最高的底库图像为重识别图像。3.根据权利要求1或2所述的去标识化效果评估方法，其特征在于，对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像，包括：获取N个底库图像；对所述N个底库图像的特征进行去标识处理，得到N个第二特征；在所述N个第二特征中，确定与所述第一特征相似度最高的第二特征；将相似度最高的第二特征对应的底库图像，确定为对所述第一特征进行重识别得到的重识别图像。4.根据权利要求1至3中任一项所述的去标识化效果评估方法，其特征在于，所述获取抓拍图像及其对应的底库图像包括：获取M个抓拍图像及其对应的M个底库图像；基于所述底库图像以及所述重识别图像，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果，包括：基于所述M个第一特征各自对应的底库图像，以及所述M个第一特征各自对应的重识别图像，确定对所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率；基于所述重识别成功率，评估所述数据脱敏模型的去标识化效果。5.根据权利要求4所述的去标识化效果评估方法，其特征在于，对所述第一特征进行重识别，得到重识别图像，包括：采用多种不同的重识别方法，对所述第一特征进行重识别，得到所述第一特征对应的多个重识别图像；基于所述M个第一特征各自对应的底库图像，以及所述M个第一特征各自对应的重识别图像，确定对所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率，包括：基于所述M个第一特征各自对应的底库图像，以及采用所述多种重识别方法对所述M个第一特征中的每个第一特征进行重识别得到的多个重识别图像，确定所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率。6.根据权利要求5所述的去标识化效果评估方法，其特征在于，基于所述M个第一特征各自对应的底库图像，以及采用所述多种重识别方法对所述M个第一特征中的每个第一特征进行重识别得到的多个重识别图像，确定所述M个第一特征进行重识别的重识别成功率，包括：针对每种重识别方法，基于所述M个第一特征对应的M个底库图像，以及采用所...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊慧鑫，周昕宇，张祥雨，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司深圳旷视金智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：