[发明专利]一种基于深度学习的HRRP对抗样本黑盒攻击方法有效
| 申请号： | 202010138300.1 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111291828B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 黄腾;姚炳健;闫红洋;陈湧锋;杨碧芬 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁;裘晖 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于雷达图像识别领域，为基于深度学习的HRRP对抗样本黑盒攻击方法。包括：一、选择替代模型用于生成有/无目标通用对抗扰动并获得对抗样本。首先，选取一个深度神经网络模型作为替代模型进行训练，并将其作为HRRP的分类器；接着，采用生成有/无目标通用对抗扰动的方法对数据集生成通用对抗扰动；然后，将该扰动分别添加至数据集每一个原始样本中，得到有/无目标对抗样本。二、利用替代模型生成的对抗样本攻击黑盒模型。首先，对黑盒模型进行训练。接着，将步骤一得到的对抗样本对黑盒模型进行有/无目标攻击。本发明能有效提高雷达目标识别的安全性，为对抗样本的生成机理和防御方法提供思路和帮助，具有重要的现实应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 hrrp 对抗 样本 黑盒 攻击 方法 | ||
【主权项】：
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