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[发明专利]基于多模式图像的对抗样本生成方法及系统-CN202310904690.2在审
发明人：吉顺慧;高若凡;李新宇;张鹏程 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：为了让生成的对抗样本在微小扰动的限制下更有效地使DNN产生误判，本发明首先利用图像的多种模式来判定关键区域，限定扰动位置，得到图像掩码。然后进行多轮迭代，在扰动像素的限制下给图像添加扰动。每轮迭代过程中，首先计算当前候选像素的重要性，选取top‑k个像素点。然后计算损失函数，并以损失函数的梯度方向作为扰动方向。不以固定参数作为每步迭代中的扰动幅度大小，而是计算每个像素周围像素的均值和标准差，生成与周围像素类似的噪声，并作为扰动添加到上一次迭代的图像中。本发明能够减少扰动幅度和扰动像素点个数，提高对抗样本的不可感知性及攻击成功率。
基于模式图像对抗样本生成方法系统

[发明专利]一种对抗性视频样本生成方法、终端设备及介质-CN202310146219.1有效
发明人：湛誉;姚鑫;李恩浪;王晨阳;唐枫枭;赵明 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本申请适用于视频检索安全技术领域，提供了一种对抗性视频样本生成方法、终端设备及介质，通过对查询视频进行切块，得到多个查询视频块；根据初始框架掩码，确定多个初始扰动视频块；根据初始像素扰动参数和初始扰动强度，确定多个初始扰动像素；对多个初始扰动像素添加扰动，得到初始扰动视频；计算初始扰动视频与多个目标视频的初始汉明距离总和；构建汉明距离优化函数，对初始框架掩码、初始像素扰动参数和初始扰动强度进行更新，得到中间扰动视频；当满足生成终止条件时，将中间扰动视频作为对抗性视频样本，否则将中间扰动视频作为新的初始扰动视频，返回计算初始汉明距离的步骤。本申请能降低对抗性视频样本的扰动率，提高其隐蔽性。
一种对抗性视频样本生成方法终端设备介质

[发明专利]一种基于捷径学习理论的图像数据保护方法和系统-CN202211626401.9在审
发明人：吴枢同;陈思哲;杨杰;黄晓霖 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于捷径学习理论的图像数据保护的方法和系统，包括：针对图像分类任务，对图像数据按照标签进行类别划分，构建数据集；以扰动像素点与扰动像素值为优化目标，设计目标函数；基于所述目标函数，按所述类别计算每个扰动像素点与相应扰动像素值的得分；选取得分最高的扰动像素点与扰动像素值构建捷径，对该类别数据集内所有图像进行修改。本发明基于捷径学习理论，以单像素扰动的方式构建捷径，最小限度地改动图像数据，具有较佳的可见性与生成效率；同时用无任何语义信息的表征作为捷径特征，能更有效地在各种数据增强方法下保护数据的关键信息不容易被网络学习到
一种基于捷径学习理论图像数据保护方法系统

[发明专利]像素扰动驱动方法及其应用的时序控制器-CN200710109880.6有效
发明人：吴子明;刘冠宏;朱益男 -专利权人：中华映管股份有限公司
申请日： 2007-06-01 - 公布日： 2008-12-03 - 主分类号： G09G5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种像素扰动驱动方法及其应用的时序控制器。此方法利用M位的N个最低阶位搭配至少一个虚拟位来建立多种像素扰动样式，使得时序控制器在利用其所接收的M位资料查找预设的灰阶对照表，找出M位资料所对应的特定高阶位值、特定低阶位值以及特定像素扰动值，并依据特定高阶位值决定输出的灰阶值之后，可以再依据特定低阶位值以及特定像素扰动值，从上述的多种像素扰动样式决定一特定像素扰动样式。
像素扰动驱动方法及其应用时序控制器

[发明专利]评估目标检测模型鲁棒性的攻击方法和装置-CN202210935649.7有效
发明人：吕洁印;戴涛;刘浩;周受钦 -专利权人：深圳中集智能科技有限公司;深圳中集科技有限公司
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请提供一种评估目标检测模型鲁棒性的攻击方法和装置，所述方法包括：获取输入目标检测模型的至少一个目标图片；采用初始重要性矩阵计算其中的关键像素点；根据重要性选择所述关键像素点作为扰动对象；对关键像素点进行迭代攻击，直至功击成功且达到迭代次数；当攻击成功且未达到迭代次数时，基于扰动幅度的大小，恢复扰动幅度小于预设值的第一预设数目的关键像素点；当攻击失败且达到扰动迭代次数时，增加新的第二预设数目的关键像素点；保存攻击过程中被扰动的关键像素点的数目和检测目标实例的数目最少的目标图片本申请通过在攻击的过程中动态地增加和恢复被扰动的关键像素点，有利于找到更优的被扰动的关键像素点组合。
评估目标检测模型鲁棒性攻击方法装置

[发明专利]基于稀疏扰动群的对抗样本生成方法及系统-CN202310558120.2在审
发明人：吉顺慧;李云鹤;胡黎明;张鹏程;李雯睿 -专利权人：河海大学;南京晓庄学院
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于稀疏扰动群的对抗样本生成方法及系统。本发明首先根据图像的相似特征将图像划分成若干超像素；并搭建改进的AdvGAN框架，使用密集扰动方法生成的对抗样本数据集训练GAN模型，用于生成扰动重要性矩阵；然后对预处理后的图像基于损失函数计算每一个超像素的平均梯度，选择最佳扰动位置，迭代地添加扰动群直到攻击成功。为了跳出局部最优，提出基于GAN的扰动优化策略，使用GAN计算对抗样本中每一个超像素的平均扰动重要性，基于平均扰动重要性去除冗余扰动群以及重要性较小的扰动群，并重新对图像添加扰动群直到攻击成功；最后，基于扰动重要性矩阵去除扰动群内的冗余扰动和幅度本发明能够快速计算扰动重要性，提高扰动结构性。
基于稀疏扰动对抗样本生成方法系统

[发明专利]一种对抗样本生成方法-CN202111214760.9在审
发明人：黄伟;章韵 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种对抗样本生成方法，基于扰动关键像素相邻区域和贪婪局部搜索技术，根据从图像中提取出的相关像素点并扰动其相邻位置像素，生成对目标图像识别分类错误的对抗样本。本发明使用提取图像中的关键像素点，对其邻域进行扰动，通过贪婪局部搜索方法，构造微小扰动，从而实现图像的错误分类。本方法的简单性和有效性，可以用作设计健壮网络的试金石。
一种对抗样本生成方法

[发明专利]一种高精度目标大气扰动检出方法-CN201911096413.3有效
发明人：张月;王旭;张学敏;邬志强;赵号;邓红艳;张琢;苏云;郑国宪 -专利权人：北京空间机电研究所
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种高精度目标大气扰动检出方法，其主要步骤：包括输入图像、整像素十字搜索、Newton‑Raphson亚像素定位、设定边界条件、进行网格划分、求解泊松方程、判定应用需求、检出扰动区位置、检出目标位置、反演流场密度本发明首次采用基于十字搜索的整像素搜索和基于Newton‑Raphson迭代的亚像素定位方式，实现高精度目标大气扰动检出，扰动检出精度理论上可达1/50像素。本发明具备目标大气扰动检出精度不受目标飞行速度、飞行高度、隐身性能等影响的优点，理论上可实现大气层内任意高速运动目标的大气扰动检出，实现大气扰动场可视化。本发明可为高速运动目标气动特性检测等提供一种可视化手段，应用于高速运动目标气动外形优化、动力展开过程优化等领域，无需风洞，可在自然环境中应用，可降低大气扰动检测难度、大幅降低成本。
一种高精度目标大气扰动检出方法

[发明专利]一种基于对抗攻击的图像语义信息敏感像素域的筛选方法及应用方法与系统-CN202111555905.1在审
发明人：彭大天;杨君刚;张明江;王程远;江磊;王天琦 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗攻击的图像语义信息敏感像素域的筛选方法及应用方法与系统，所述方法包括：1)获取待分析的目标图像，并将其作为输入图像；2)将输入图像输入至若干对抗攻击算法，并分别作用于若干类神经网络执行无特定目标攻击模式，进而生成若干个对抗样本；3)计算每个对抗样本与所述输入图像的差值得到对抗扰动；4)统计每个对抗扰动中被篡改的像素位置得到若干个扰动位置集；5)对扰动位置集中的像素点位置进行精选得到图像语义信息敏感像素域本发明所述方法将对抗攻击算法和神经网络模型相结合，融合了多个扰动所定位的图像像素位置集，最终提高了图像语义信息敏感像素域的筛选效率和识别精度。
一种基于对抗攻击图像语义信息敏感像素筛选方法应用系统

[发明专利]一种用于图像样本攻击的扰动像素生成方法-CN202210074528.8在审
发明人：曹子建;李骁;傅妍芳;贾浩文;杜志强;容晓峰 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于图像样本攻击的扰动像素生成方法，包括：步骤1：选取图像样本，获取图像样本的像素点；步骤2：采用二进制对每个像素点进行编码得到相应的像素个体编码，初始化得到初始的概率模型，生成初始种群；步骤3：计算得到种群中每个像素个体的适应度值，并对其从小到大排序，得到该种群的适应度值向量，判断最小的适应度值是否满足扰动成功的条件；步骤4：若满足，则选取最小的适应度值对应的像素个体作为图像样本的最佳扰动像素；若不满足，则选择前k％的像素个体，并利用轮盘赌法更新概率模型并生成新的种群，之后重复步骤3。本发明方法可以高效、快速生成扰动图像达到检测深度神经网络安全漏洞的目的。
一种用于图像样本攻击扰动像素生成方法

[发明专利]背景模型更新方法和设备-CN201410250294.3有效
发明人：诸加丹;范圣印;王鑫;王千;乔刚 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2014-06-06 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述背景模型更新方法包括：利用所述背景模型获取当前帧灰度图像的前景图像；在所述前景图像中检测扰动像素；基于所述扰动像素对所述背景模型进行更新。根据本发明实施例的背景模型更新技术基于扰动像素对背景模型进行像素级别的更新，从而大大减少了处理时间和内存。另外，该技术不针对暂时静止的目标对象对背景模型进行更新，从而避免了“鬼影”问题。 1
背景模型更新背景模型扰动像素方法和设备前景图像更新灰度图像目标对象像素级别鬼影内存静止检测

[发明专利]基于改进自适应差分进化算法的对抗样本攻击方法及系统-CN202211060993.2在审
发明人：彭长根;林志怡;何兴;丁红发 -专利权人：贵州大学
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进自适应差分进化算法的对抗样本攻击方法及系统，包括：获取原始图像；对原始图像的每一像素点添加对抗性扰动，得到对抗扰动像素；利用改进的自适应差分进化算法对对抗扰动像素进行迭代优化，得到对抗扰动像素的最优解；改进的自适应差分进化算法为对经典差分进化算法中的变异因子和交叉概率根据种群迭代次数不断更新；将对抗扰动像素的最优解添加到原始图像中，得到对抗样本；利用对抗样本攻击图像分类器模型。
基于改进自适应进化算法对抗样本攻击方法系统

[发明专利]游戏特效扰动背景的方法、装置和电子设备-CN201911344757.1在审
发明人：蒋祺 -专利权人：北京像素软件科技股份有限公司
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： A63F13/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种游戏特效扰动背景的方法、装置和电子设备，涉及游戏特效处理的技术领域，包括：在像素着色器阶段，从后缓存器中获取当前图像帧，得到待处理背景图；获取当前游戏特效的每个像素在待处理背景图中的UV坐标；对UV坐标进行扰动处理，得到每个像素在待处理背景图中扰动后的UV坐标；基于扰动后的UV坐标和待处理背景图确定当前游戏特效的扰动后的背景图。该方法的特效处理阶段及处理流程相较于创建额外的全尺寸的Render Texture对移动端的性能损耗更少，从而缓解了现有技术中的游戏特效扰动背景的方法存在的性能损耗大的技术问题。
游戏特效扰动背景方法装置电子设备

[发明专利]群智能单像素生成扰动与攻击方法-CN202111059213.8在审
发明人：李千目;王鹏川;练智超;侯君 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种群智能单像素生成扰动与攻击方法，属于图像识别及恶意攻击领域。首先输入图像进行矢量表示；生成对抗性扰动编码；利用飞蛾优化方法对扰动编码的优化，迭代得到最优扰动编码；进行目标类别错误标签的概率检测并保存输出最优扰动编码组。本发明利用飞蛾优化方法无需梯度信息进行优化的固有属性，进而提升扰动编码对目标类别的错误标签率，达到对原始图像和深度学习网络的低维攻击效果。本发明将飞蛾群智能优化算法应用到图像识别单像素攻击领域，给单像素攻击方法提供另一种参考，说明群智能方法在对抗机器学习领域中可应用性，能够针对神经网络生成低成本的对抗性攻击工具。
智能像素生成扰动攻击方法

[发明专利]一种对抗样本生成方法及系统-CN202011620173.5有效
发明人：叶贵鑫;王玉莉;车小康;田洋;瞿兴;范子茜;汤战勇;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：所公开的方法包括获取原始图像的可解释性区域图像；确定合适的像素阈值，根据可解释性区域图像生成该阈值下原始图像的扰动添加模板，根据扰动添加模板中的0像素点值在原始图像的相应像素点处添加叠加扰动，生成该原始图像的对抗样本本发明可确保对抗扰动的可感知性和攻击性，且人眼不易发现本发明的方法加在对抗样本中的扰动，同时经验证模型以较高的概率被对抗样本误分类。
一种对抗样本生成方法系统

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