[发明专利]基于神经元激活率的对抗攻击防御方法

摘要

本发明公开了一种基于神经元激活率的对抗攻击防御方法，包括：1)获取图像数据集并进行预处理，构建训练集和测试集；2)构建CNN网络结构的分类器模型；3)构建二分类判别器D，对分类器模型关于输入本x的输出N进行判定；4)根据分类器模型和二分类判别器D的损失函数构建整体的损失函数，确定整体优化目标；采用训练集对整体模型进行联合训练，当整体的损失函数收敛时，停止训练并保存模型；5)输入测试集对训练后的分类器模型进行测试，若分类准确率低于阈值，则修改整体损失函数的λ，按步骤4)再次进行训练，直至分类准确率高于阈值。本发明的防御方法具有良好的适用性和准确率，对对抗攻击有良好的防御效果。