[发明专利]一种深度学习对抗样本安全性评价方法在审
| 申请号： | 202211012282.8 | 申请日： | 2022-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN115438337A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 韩烨;孙治;毛得明;陈剑锋;王一凡;何秉钧 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技网络信息安全有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 管高峰 |
| 地址： | 610207 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习对抗样本安全性评价方法，包括以下步骤：S1.利用不同对抗样本生成策略生成不同的对抗样本集；S2.依次利用生成的各对抗样本集对待测深度学习模型进行攻击，分别计算攻击有效性评价指标；S3.为待测深度学习模型装备对抗样本防御方法，计算防御有效性评价指标，构建隶属度评价矩阵；S4.对隶属度评价矩阵中的元素进行标准化处理；S5.计算第j个防御有效性评价指标下第i个对抗样本集的贡献度；S6.计算第j个防御有效性评价指标的信息熵和测试结果一致性程度；S7.计算第j个防御有效性评价指标的权重：S8.计算对抗样本安全性综合评分。本发明能够对深处学习模型的对抗样本安全性进行全面客观的评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 对抗 样本 安全性 评价 方法 | ||
【主权项】：
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