基于不可学习噪声生成器的数据保护方法、设备、介质

本发明涉及基于不可学习噪声生成器的数据保护方法、设备、介质，所述方法包括如下步骤：获取目标数据集以及随机的生成器种子，针对所述生成器种子，采用预设的辅助分类模型进行优化，获取优选的生成器种子，完成噪声生成器进行初始化；根据所述优选的生成器种子，生成基于标签分类的不可学习噪声，针对所述目标数据集中的每个样本，加入所述不可学习噪声，获取不可学习数据集。与现有技术相比，本发明通过加噪前使用辅助分类模型进行训练，在使用生成器加噪过程中让具有相同标签的图像的噪声具有相似的特征，解决或部分解决现有的基于标签的噪声容易导致原始数据泄露的问题。