本发明公布了一种基于对抗攻击的多媒体隐私保护方法、装置及设备，方法包括以下步骤：获得对多媒体样本进行侵犯的神经网络模型和原始训练数据；根据神经网络模型针对的任务类型设计出不同的损失函数，利用损失函数的值对任一原始训练数据加上首次随机扰动求梯度，得到第一次对抗扰动；循环将原始训练数据加上第一次对抗扰动后输入到所述神经网络模型中进行计算，得到输出训练数据，再次利用损失函数计算损失，将损失回传求梯度，得到本次对抗扰动；当得到对应的输出训练数据与输入原始训练数据差距变大时，保存对抗扰动结果；将对抗扰动结果作为保护水印叠加到软件端上传或硬件端生成的多媒体内容上，主动保护该多媒体内容不被恶意利用或篡改。