[发明专利]一种基于生成对抗网络的高隐藏中毒攻击的防御方法及应用有效
| 申请号： | 201910808010.0 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110598400B | 公开（公告）日： | 2021-03-05 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;朱伟鹏;苏蒙蒙;郑海斌 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的高隐藏中毒攻击的防御方法，包括：构建生成器训练体系，包括生成器G、检测器D，检测器FCD；构建生成器G、检测器D、检测器FCD的损失函数Gloss，Dloss，Floss；利用损失函数Gloss和Dloss交替训练生成器G和检测器D；同时，利用损失函数Floss训练生成器G，获得训练好的生成器G；利用生成器G生成大量的对抗样本，将对抗样本结合待攻击样本，重新训练检测器FCD，获得训练好的检测器FCD，将攻击目标样本输入至训练好的检测器FCD，输出攻击目标样本的置信度；根据输出的置信度确定中毒攻击现象的严重性，采用不同防御措施。该防御方法能够防御中毒攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 隐藏 中毒 攻击 防御 方法 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于生成对抗网络的高隐藏中毒攻击的防御方法，包括以下步骤：/n构建生成器训练体系，该生成器训练体系包括生成对抗样本的生成器G、分辨对抗样本和待攻击样本的检测器D，以及分辨生成对抗样本和攻击目标样本的检测器FCD，生成器G和检测器D组成生成对抗网络，其中，生成器G的输入为待攻击样本、攻击目标样本以及扰动noise，输出为生成对抗样本；检测器D的输入为待攻击样本和生成对抗样本，其输出为待攻击样本和生成对抗样本的置信度；检测器FCD的输入为攻击目标样本和生成对抗样本，其输出为攻击目标样本和生成对抗样本的置信度；/n构建损失函数，根据待攻击样本和生成对抗样本的差异、生成对抗样本与攻击目标样本的差异构建生成器G的损失函数Gloss，根据待攻击样本和生成对抗样本各自的交叉熵构建检测器D的损失函数Dloss，根据攻击目标样本和生成对抗样本的置信度构建检测器FCD的损失函数Floss；/n利用损失函数Gloss和损失函数Dloss交替训练生成器G和检测器D，同时，利用损失函数Floss训练生成器G，训练结束后，获得训练好的生成器G；/n利用生成器G生成大量的对抗样本，将对抗样本结合待攻击样本，重新训练检测器FCD，获得训练好的检测器FCD，将攻击目标样本输入至训练好的检测器FCD，输出攻击目标样本的置信度；/n根据输出的置信度，观察中毒攻击效果，根据中毒攻击现象的严重性，采用不同防御措施。/n
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