多媒体内容净化：技术、攻击与未来方向综述

在我们的网络社会中，数据发布的爆炸式增长放大了敏感信息泄露和滥用的风险，迫切需要将多媒体内容保护起来以免于向潜在不可信的第三方意外暴露。数据净化——通过移除或混淆个人可识别或机密信息等敏感信息来保护多媒体的过程——有助于减轻与已发布数据相关的安全风险和隐私侵犯的严重后果。在本文中，我们做出了若干贡献。首先，我们沿两个主要维度对数据净化方法进行分类：媒体类型（图像、音频、文本和视频）以及用于净化敏感区域的技术，我们将其归为基于混淆（例如失真、替换）和基于移除的方法。基于该分类，我们全面回顾了旨在保护多媒体内容的技术。随后我们通过引入专门针对这些技术的攻击来拓宽视野，并讨论潜在的应对措施。每个方面都辅以批判性讨论与经验教训。最后，我们识别并阐述了多模态多媒体净化这一关键领域中的开放研究挑战。我们认为，本工作所提供的系统化——连同所突出的挑战与研究方向——为从业者、工业界和学术界提供了宝贵的蓝图，同时为该领域的新研究途径铺平了道路。