छवि वैक्सीनेटर और छवि छेडछाड-प्रतिरोधी तथा लॉसलेस ऑटो-रिकवरी इनवर्टिबल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके

उद्देश्य: इस प्रयास का उद्देश्य छेडछाड की पहचान करना, लॉसलेस रिकवरी प्रदान करना, और अवैध समायोजनों के खिलाफ छवि डेटा की स्थिरता में सुधार करना है। सामग्री और विधियाँ: वर्तमान undertaking चार विभिन्न समूहों में लगती है। समूह 1, जिसमें कुन्फ़ोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क शामिल है, डेटा के भीतर पैटर्न पदानुक्रम सीखने में विशेषज्ञता रखता है, कार्य प्रबंधन में दक्षता प्रदर्शित करता है, और समूह 2 में एक जनरेटिव एडवरसरियल नेटवर्क शामिल है और समूह 3 में पुनरावृत्ति न्यूरल नेटवर्क (RNNs) आंतरिक राज्य संग्रहित करते हैं ताकि निरंतर इनपुट को संभाल सकें और समूह 4 में इनवर्टिबल न्यूरल नेटवर्क (INNs) कम अतिरिक्त लागत पर द्विदिशीय मानचित्र प्रदान करते हैं, जो अग्रिम और प्रतिवर्ती संचालन दोनों को सुगम बनाते हैं। परिणाम: गणना किए गए PSNR मान यह दर्शाते हैं कि यह ऑनलाइन छवि प्रामाणिकता को बनाए रखने में विश्वसनीयता रखता है जबकि पूरी प्रक्रिया के दौरान उच्च छवि गुणवत्ता बनाए रखता है। स्लाइसिंग हमले का PSNR 32.35 db है। निष्कर्ष: प्रतिकूल सिमुलेशन और इनवर्टिबल न्यूरल नेटवर्क प्रौद्योगिकी का उपयोग करके, इमेज इम्यूनाइज़र मिडलवेयर समाजिक नेटवर्क फ़ोटो को सूक्ष्म विकृति पेश करके और सुरक्षा बढ़ाने के लिए आत्म-रिकवरी पास का उपयोग करके मजबूत करता है।