一种基于属性脱敏的隐私保护方法、装置以及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112417414A(43)申请公布日2021.02.26(21)申请号202011406814.7G06N3/08(2006.01)(22)申请日2020.12.04(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人曹佳炯丁菁汀(74)专利代理机构北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙)11716代理人吴绍群(51)Int.Cl.G06F21/32(2013.01)G06F21/36(2013.01)G06F21/62(2013.01)G06K9/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称一种基于属性脱敏的隐私保护方法、装置以及设备(57)摘要本说明书实施例公开了一种基于属性脱敏的隐私保护方法、装置以及设备。方案包括：确定根据包含隐私属性和非隐私属性的样本训练得到的基于GAN的图像生成模型；获取用户的生物活体图像；根据生物活体图像和图像生成模型，生成针对隐私属性的生物活体脱敏图像；根据预定策略处理生物活体脱敏图像，以支持指定业务。CN112417414ACN112417414A权利要求书1/2页1.一种基于属性脱敏的隐私保护方法，包括：确定根据包含隐私属性和非隐私属性的样本训练得到的基于生成对抗网络GAN的图像生成模型；获取用户的生物活体图像；根据所述生物活体图像和所述图像生成模型，生成针对隐私属性的生物活体脱敏图像；根据预定策略处理所述生物活体脱敏图像，以支持指定业务。2.如权利要求1所述的方法，所述隐私属性反映了用户身份，所述非隐私属性不反映用户身份。3.如权利要求2所述的方法，所述生物活体图像包括人脸图像，所述属性识别模型包括与隐私属性相对应的人脸识别子模型。4.如权利要求3所述的方法，所述非隐私属性包括以下至少一种：表情、睁闭眼状态、人脸姿态、面部光照；所述属性识别模型包括与所述非隐私属性对应的至少一种分类子模型或者回归子模型。5.如权利要求2所述的方法，所述根据包含隐私属性和非隐私属性的样本训练得到基于GAN的图像生成模型，具体包括：根据包含预定义的隐私属性和非隐私属性的样本，训练得到属性识别模型；将所述属性识别模型与GAN模型进行联合训练，得到基于GAN的图像生成模型。6.如权利要求5所述的方法，所述将所述属性识别模型与GAN模型进行联合训练，得到基于GAN的图像生成模型，具体包括：根据所述属性识别模型与GAN模型，确定所述隐私属性、所述非隐私属性、所述GAN模型的生成器分别对应的损失函数；以最大化所述隐私属性对应的损失函数，最小化所述非隐私属性、所述GAN模型的生成器分别对应的损失函数为目标，将所述属性识别模型与GAN模型进行联合训练，得到基于GAN的图像生成模型。7.如权利要求1所述的方法，所述获取用户的生物活体图像，具体包括：在用户的源图像中检测生物活体区域；根据检测结果，从所述源图像中获取包含至少部分生物活体区域的区域图像，作为所述用户的生物活体图像。8.如权利要求7所述的方法，所述根据预定策略处理所述生物活体脱敏图像，以支持指定业务，具体包括：在所述源图像中，根据所述生物活体脱敏图像，替换对应的所述区域图像，得到脱敏全局图像，以便根据所述生物活体脱敏图像或者所述脱敏全局图像，支持指定业务。9.一种基于属性脱敏的隐私保护装置，包括：确定模块，确定根据包含隐私属性和非隐私属性的样本训练得到的基于生成对抗网络GAN的图像生成模型；获取模块，获取用户的生物活体图像；生成模块，根据所述生物活体图像和所述图像生成模型，生成针对隐私属性的生物活2CN112417414A权利要求书2/2页体脱敏图像；处理模块，根据预定策略处理所述生物活体脱敏图像，以支持指定业务。10.如权利要求9所述的装置，所述隐私属性反映了用户身份，所述非隐私属性不反映用户身份。11.如权利要求10所述的装置，所述生物活体图像包括人脸图像，所述属性识别模型包括与隐私属性相对应的人脸识别子模型。12.如权利要求11所述的装置，所述非隐私属性包括以下至少一种：表情、睁闭眼状态、人脸姿态、面部光照；所述属性识别模型包括与所述非隐私属性对应的至少一种分类子模型或者回归子模型。13.如权利要求10所述的装置，还包括：训练模块，根据包含预定义的隐私属性和非隐私属性的样本，训练得到属性识别模型；将所述属性识别模型与GAN模型进行联合训练，得到基于GAN的图像生成模型。14.如权利要求13所述的装置，所述训练模块，根据所述属性识别模型与GAN模型，确定所述隐私属性、所述非隐私属性、所述GAN模型的生成器分别对应的损失函数；以最大化所述隐私属性对应的损失