[发明专利]一种神经网络模型的对抗鲁棒性评估方法在审

专利信息
申请号: 202211000711.X 申请日: 2022-08-19
公开(公告)号: CN115358315A 公开(公告)日: 2022-11-18
发明(设计)人: 孙磊;毛秀青;杨有欢;戴乐育;张帅;臧韦菲;胡翠云;赵锟;窦睿彧;张婷;李瑞锋;王淼;徐八一;丁志毅 申请(专利权)人: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 代理人: 刘莹莹
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要: 发明提供一种神经网络模型的对抗鲁棒性评估方法。该方法包括:步骤1:将神经网络模型中的分类器分为非线性部分fh和线性部分ft;步骤2:利用非线性部分fh来定义输入样本的表征向量;以表征向量作为自变量,利用线性部分ft来定义表征向量到各类别的绝对分类边界的距离公式;步骤3:根据输入至神经网络模型的原始样本x随机生成一个对抗样本,并将其作为最初的起始点;步骤4:利用距离公式和梯度下降法对给定的起始点进行优化更新,使得更新后的起始点的表征向量接近各类别的绝对分类边界;步骤5:重复步骤4,直至达到停止条件;步骤6:将最终的起始点作为对抗样本x′,使用攻击算法进行迭代攻击以确定神经网络模型的对抗鲁棒性。
搜索关键词: 一种 神经网络 模型 对抗 鲁棒性 评估 方法
【主权项】:
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