[发明专利]基于样本到决策边界距离的对抗样本检测方法在审
| 申请号： | 201810768347.9 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN109165671A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 易平;胡嘉尚;张浩;倪洁;何芷珊;胡又佳 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于样本到决策边界距离的对抗样本检测方法，根据普通样本生成对抗样本，并要对所有样本进行特征提取，即计算每个样本到决策边界的距离估计值，然后把距离估计值作为样本的特征对分类器进行训练，训练后的分类器即为检测器，用于检测对抗样本。本发明能够广泛应用于基于分类器的机器学习模型，如语音识别、图像分类等多个领域，提高对抗样本检测率。用于人工智能API，可以对输入样本进行过滤，对人工智能的安全性有明显提升。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 决策边界 样本检测 对抗 分类器 人工智能 距离估计 检测器 机器学习模型 输入样本 特征提取 图像分类 样本生成 语音识别 过滤 检测 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于样本到决策边界距离的对抗样本检测方法，其特征在于，根据普通样本生成对抗样本，并要对所有样本进行特征提取，即计算每个样本到决策边界的距离估计值，然后把距离估计值作为样本的特征对分类器进行训练，训练后的分类器即用于检测对抗样本。
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