[发明专利]人工智能图像分类模型的鲁棒性评估与增强系统有效
申请号: | 202010799032.8 | 申请日: | 2020-08-11 |
公开(公告)号: | CN111950628B | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 易平;喻佳天;谢禹翀;曹于勤;王玉洁 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/094 |
代理公司: | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人: | 王毓理;王锡麟 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 一种人工智能图像分类模型的鲁棒性评估与增强系统,包括:白盒评估模块、黑盒评估模块和防御增强模块,白盒评估模块从用户处获得待评估模型及所选的评估指标,根据多个不同指标从各方面评估模型抵抗攻击的能力,并计算出所有指标的分数以及鲁棒性总分;黑盒评估模块从用户处获得待评估模型的输出结果,与正确标签相比较得到评估结果。提供了多种黑盒评估手段,从黑盒的角度评估模型的鲁棒性;防御增强模块内置多种鲁棒性提升手段。从用户处获得待增强的模型及所选的防御增强方法信息,使用相应的防御增强方法对使用者上传的模型进行鲁棒性增强。本发明通过多种鲁棒性评估指标优化整个模型鲁棒性评估流程,使得不同的方法之间可以更方便、准确和全面的进行比较和评估的同时,通过内置的多种技术对模型进行防御,提升模型的鲁棒性。 | ||
搜索关键词: | 人工智能 图像 分类 模型 鲁棒性 评估 增强 系统 | ||
【主权项】:
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