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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种对抗样本生成模型的构建方法及应用，属于人工智能安全领域，所构建的模型包括级联的扰动模块和奖励计算模块；通过最大化图像样本集中的所有图像样本所对应的奖励的累积值，对对抗样本生成模型进行训练；当对抗样本生成模型训练完成后，扰动模块输出的扰动后的图像即为基于图像样本生成的对抗样本；本发明构建了一个基于强化学习的对抗样本生成模型，通过在对抗样本生成模型的训练过程中不断优化扰动值，使得查询朝向所期望的目标进行，规避了大量的重复查询，计算效率较高。除此之外，本发明所构建的模型并不依赖目标模型的梯度来生成对抗样本，实用性更强，适用范围更广。
主权项：1.一种对抗样本生成模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、搭建对抗样本生成模型；所述对抗样本生成模型包括级联的扰动模块和奖励计算模块；所述扰动模块用于对图像样本进行扰动，得到扰动后的图像；所述奖励计算模块用于分别将扰动前和扰动后的图像输入到神经网络中进行目标检测，得到扰动前和扰动后的图像中的各目标类别及其对应的分类置信度；并计算扰动前和扰动后图像中各目标类别和对应分类置信度的变化，以及当前扰动前后和上一次扰动前后图像像素差异的比值，得到图像样本所对应的奖励；S2、将图像样本集输入到所述对抗样本生成模型中，通过最大化所述图像样本集中的所有图像样本所对应的奖励的累积值，对所述对抗样本生成模型进行训练；当所述对抗样本生成模型训练完成后，所述扰动模块输出的扰动后的图像即为基于图像样本生成的对抗样本；其中，所述图像样本集包括若干不同类别的图像样本及其对应的真实类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种对抗样本生成模型的构建方法及应用
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