[发明专利]一种基于逐层相关性传播的对抗样本检测方法和装置在审
| 申请号： | 202110761503.0 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113378985A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;吴长安 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于逐层相关性传播的对抗样本检测方法和装置，包括：获取图像样本，利用图像样本训练深度学习模型；将良性图像样本输入至训练好的深度学习模型，并计算每个良性图像样本的相关性分数，其中，良性图像样本的相关性分数由像素点的相关性分数计算得到，像素点的相关性分数依据神经元的相关性，反向逐层传递计算得到；统计多数良性图像样本的相关性分数分布确定对抗样本的判别依据；将待测图像样本输入至训练好的深度学习模型，计算待测图像样本的相关性分数，依据判别依据检测待测图像样本是否为对抗样本。以实现对各类深度学习模型的各类对抗样本的快速准确检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 相关性 传播 对抗 样本 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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