[发明专利]一种基于Transformer模型的黑盒对抗样本生成方法在审
| 申请号： | 202210332993.7 | 申请日： | 2022-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN114693973A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 刘琚;韩艳阳;刘晓玺;顾凌晨;江潇 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李健康 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 为了解决实际应用中人工智能技术安全性难以评估和提升的问题，本发明提供一种基于Transformer模型的黑盒对抗样本生成方法，属于人工智能技术领域。主要思想在于考虑不同编码块对对抗样本性能的影响，采用编码块权重分数对编码块性能进行分类。针对不同的编码块使用不同策略生成对抗样本，平衡图像和模型信息对扰动的影响，稳定扰动的更新方向，提高对抗样本的攻击成功率和迁移能力。最后，设计自适应权重调整关键像素点的扰动大小，使得对抗扰动在人眼难以察觉的情况下提高攻击能力。本发明显著提高了对抗样本的迁移能力，能够有效评估和提高人工智能技术的安全性，其在图像分类任务上实验，充分证明方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 模型 黑盒 对抗 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
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