[发明专利]一种基于迁移的对抗样本制备方法在审
| 申请号： | 202310717695.4 | 申请日： | 2023-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN116797874A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 曾博恒;张瑜琨;隆宇阳;卫红权;李寒冰;高联丽;宋井宽 | 申请（专利权）人： | 嵩山实验室;电子科技大学（深圳）高等研究院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045 |
| 代理公司： | 成都希盛知识产权代理有限公司 51226 | 代理人： | 陈泽斌 |
| 地址： | 450046 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及图像分类模型的安全领域，具体涉及一种基迁移的对抗样本制备方法，其首先，将输入图像按设定的采样次数复制并分别添加扰动，获得一组分别按随机方向接近替代模型的决策边界的边界点样本；然后，利用替代模型，计算各边界点样本的损失梯度；之后，计算边界点样本的平均梯度，并以平均梯度的方向添加设定步长的扰动，获得当前步的输出图像；最终，通过多次的迭代获得对抗样本。该方法，通过对替代模型决策边界信息的充分利用，进行边界拟合，增强了对抗样本的迁移性，迁移范围广，能有效评估多种不同结构的模型，评估结果更接近目标模型的鲁棒性下限。适用于基于迁移的黑盒模型鲁棒性评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 对抗 样本 制备 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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