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[发明专利]基于特征关系的局部可解释方法-CN202310978031.3有效
发明人：练智超;陈洲源;周宏拓 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征关系的局部可解释方法，属于深度学习可解释领域。包括获得输入样本的超像素分割结果；对超像素进行遮蔽与组合遮蔽，获取特征间的关联大小；随机选择超像素块进行遮蔽，生成扰动数据集并通过该数据集训练一个简单模型；通过简单模型获取特征块的贡献并结合特征间关联大小进行特征块选择，得到最终的解释。本发明利用超像素遮蔽的方法，来获取特征间的关联大小，并结合特征本身的贡献大小，对深度学习模型进行解释，提高了解释的可信度，又降低了解释的随机性与敏感性。
基于特征关系局部可解释方法

[发明专利]全覆盖隐蔽定向对抗攻击方法-CN202310990193.9在审
发明人：练智超;周宏拓;陈洲源 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了全覆盖隐蔽定向对抗攻击方法，属于人工智能安全领域。本发明的全覆盖隐蔽定向对抗攻击方法，首先获得输入的模型和纹理信息等；应用每一轮训练的纹理在模型上；计算攻击损失和隐蔽损失；通过损失迭代优化形成最终的对抗纹理。本发明采用一个新颖的针对yolo模型的定向攻击损失函数，优于目前只能进行非定向攻击的攻击方法，发现了更大的人工智能安全领域漏洞，为以后的防御思路做出贡献。本发明用于安全性评估、防御方法改进、数据集增强以及异常检测与故障排除，可以提高检测模型的鲁棒性、安全性和可靠性，为人工智能安全领域的预防做出贡献，促进人工智能系统的发展与应用。
覆盖隐蔽定向对抗攻击方法