摘要： 挑战： 当网络上的图像被大规模检索并被用作个人信息的丰富矿藏时，隐私也面临着风险； 攻击者可以通过从目标类别中查询类似图像以查找任何可用模型来提取私有图像。 提出： 提出了一种基于对抗性示例的新机制，将私人图像“隐藏”在深度哈希空间中，同时保持感知相似性。 具体方案： 首先发现汉明距离最大化的简单方法对于暴力对手来说并不稳健。其次，我们通过最大化与原始类别以及所有类别的中心的