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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于对抗攻击和频率操纵的面部篡改主动防御方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119992617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411939291.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于对抗攻击和频率操纵的面部篡改主动防御方法是由孙运莲;闻金昌设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗攻击和频率操纵的面部篡改主动防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗攻击和频域操纵的面部篡改主动防御方法，该方法包括：通过扰动生成器生成对抗扰动，将对抗扰动应用于面部图像，生成受保护的面部图像；将原始人脸图片和被保护的人脸图片分别输入人脸篡改模型得到篡改后的人脸，计算对抗损失和生成损失；针对不同的篡改模型训练多个教师扰动生成器；基于小波变换的和逆变换设计频率感知损失；利用对抗损失，多教师蒸馏损失和频域感知损失训练学生扰动生成器；利用学生扰动生成器给人脸图片添加扰动，进行主动防御。该方法通过生成通用且不可感知的对抗扰动，可以有效防御各种面部篡改方法，尤其在黑盒场景中表现出显著的优越性。

本发明授权基于对抗攻击和频率操纵的面部篡改主动防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗攻击和频率操纵的面部篡改主动防御方法，其特征在于，包括以下步骤： 教师扰动生成器训练阶段： 步骤一：基于生成式对抗攻击训练扰动生成器，根据人脸图像生成对抗扰动； 步骤二：在人脸图像上添加对抗扰动，连同原始人脸图像输入人脸篡改模型，计算对抗损失； 步骤三：将原始人脸图像和添加扰动的人脸图片输入辨别器，计算生成损失； 步骤四：利用对抗损失和生成损失交替对扰动生成器和辨别器进行训练； 步骤五：利用对抗损失和生成损失针对不同深度伪造模型训练多个教师扰动生成器； 学生扰动生成器训练阶段： 步骤六：将人脸图片输入扰动生成器，利用教师扰动生成器输出的扰动与学生扰动生成器生成的扰动计算多教师蒸馏损失； 步骤七：对添加对抗扰动的人脸图像和原始人脸图像进行小波分解，针对低频部分计算频率感知损失； 步骤八：利用对抗损失、生成损失、多教师蒸馏损失和频域感知损失训练学生扰动生成器； 测试阶段： 步骤九：将人脸图像输入学生扰动生成器生成对抗扰动，将其叠加到人脸图像上用于防御人脸篡改。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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