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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本发明公开了区域性子空间随机采样的对抗样本生成方法，首先使用热图将图像划分为不同的关注区域，在高关注区域上随机生成初始扰动集；然后通过分配概率权重来挑选较优扰动，以计算采样子空间；最后将在采样子空间上生成的扰动集并入初始扰动集并继续迭代，采用扰动重进化策略进一步减少扰动，提升对抗样本的图像质量；本发明的方法解决了现有的对抗样本生成方法由于扰动受限于图像局部，且由具体的算法操作决定，会造成攻击成功率不高、局部扰动过于密集的问题；通过计算出重要扰动分布的子空间来进行采样，有效改变目标类置信度的同时规避冗余扰动，以生成具有较好图像质量的对抗样本。
主权项：1.区域性子空间随机采样的对抗样本生成方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、将数据集中图像通过类激活映射方法得到热图，按照阈值对热图分割并进行区域映射，生成高关注采样空间和低关注采样空间；步骤2、根据高关注采样空间内元素初始化扰动集E内对应坐标位置的扰动值，在内进行随机采样，将采样得到的扰动集输入CNN模型计算适应度值，对适应度值排序，得到初始扰动集E；步骤3、对初始扰动集E进行迭代，在每次迭代中生成子空间采样结果，并将子空间采样结果作为新的扰动合并到扰动集中，将扰动集中适应度值最大时对应的扰动添加至原始图像上，生成欺骗目标模型的对抗样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学 区域性子空间随机采样的对抗样本生成方法
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