[发明专利]一种基于生成模型的对抗样本的检测方法在审
| 申请号： | 202210033027.5 | 申请日： | 2022-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN114399042A | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 易超;贺胜红;李震雄;范锐;赵宗珩;闻永明;付廷超 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 昆明金科智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 53216 | 代理人： | 胡亚兰 |
| 地址： | 650091 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 一种基于生成模型的对抗样本的检测方法，提出了Flow‑Pronged Defense against Adversarial Examples(FPD)，这是一种保护神经网络分类器免受对抗性例子的框架。FPD不需要修改受保护的分类器，它包括一个FLOW模型和一个残差网络分类器。Flow模型对对抗样本进行变换，使得分类器可以更好地对对抗样本和干净样本进行分类。残差网络通过跨层连接加强干扰数据和干净数据的区别。一，它既不修改目标分类器，也不依赖于分类器的特定属性，因此可用于保护范围广泛的神经网络。二，FPD独立于生成对抗样本，大部分对抗样本可以通过转换器变换样本的空间来检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 模型 对抗 样本 检测 方法 | ||
【主权项】：
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