MSPP-Net: Fine-Grained Image Privacy Identification via Multi-stage Semantic Perception

2026
OriginalPaper
Buchkapitel

Erschienen in:

Verfasst von: Yinglong Li; Bingyuan Chen; Qingyan Jiang; Tieming Chen
Erschienen in: Information Security
Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

Dieses Kapitel geht auf die wachsenden Risiken der Datenlecks durch gemeinsame Bilder in sozialen Online-Netzwerken ein und beleuchtet Vorfälle aus der realen Welt, die diese Risiken aufzeigen. Es stellt MSPP-Net vor, ein mehrstufiges Rahmenwerk zur feinkörnigen Identifizierung des Bildes mit der Privatsphäre, das die Beschränkungen bestehender Ansätze adressiert, indem es die Erkennung der Privatsphäre in drei miteinander verbundene Stadien zerlegt: die Wahrnehmung von Entitäten, die Ausrichtung von Attributen und das rationale Denken. Das Rahmenwerk nutzt multimodales kontrastives Lernen und grafische Aufmerksamkeitsnetzwerke, um komplexe Semantik der Privatsphäre zu erfassen. Experimente mit dem FineViP-Datensatz zeigen, dass MSPP-Net über Schlüsselkennzahlen hinweg eine hochmoderne Leistung erzielt, die bestehende Methoden übertrifft. Das Kapitel behandelt auch die ethischen Überlegungen und die zukünftige Arbeit in diesem Bereich.

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Metadaten
Literatur

Titel: MSPP-Net: Fine-Grained Image Privacy Identification via Multi-stage Semantic Perception
Verfasst von: Yinglong Li
Bingyuan Chen
Qingyan Jiang
Tieming Chen
Verlag: Springer Nature Switzerland
Buch: Information Security
Print ISBN: 978-3-032-08123-0

Electronic ISBN: 978-3-032-08124-7

Copyright-Jahr: 2026
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-08124-7_15

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