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摘要
本发明公开一种基于对抗训练的电子数据信息反取证方法,将DeepFake生成的伪电子数字信息加入对抗性干扰后输入GAN网络的一级生成器,并使用鉴别器监督,输出一级电子数字信息；将一级电子数字信息输入GAN网络的二级生成器,并使用鉴别器监督,输出模仿原始伪电子数字信息的二级电子数字信息；将二级电子数字信息输入GAN网络的三级生成器,并使用三级鉴别器监督,将三级生成器生成的电子数字信息再度转换,输出最终电子数字信息,并根据第一损失函数、第二损失函数以及额外损失构建GAN网络的最终损失函数。本发明能够提高反取证能力与视觉效果。
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