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申请/专利权人：中国地质大学(北京)
摘要：本公开提供一种利用非系统化预处理与动态权重的集成攻击方法。包括以下步骤：步骤1:选择实验数据集，确定模型；步骤2:进行输入样本数据增强；步骤3:多模型动态调优的集成攻击，生成集成模型的对抗样本；步骤4:模型权重再平衡策略，生成优化后的对抗样本；步骤5：循环执行步骤3至步骤4直至超出设定迭代阈值，更新对抗样本；步骤6：循环结束，输出最终集成模型生成的对抗样本；步骤7：使用得到的对抗攻击样本攻击目标黑盒模型，计算对抗样本攻击模型的成功率。本发明能够监控并优化各代理模型对攻击效果的贡献，显著提升了对抗样本在不同模型间的迁移能力，特别是对于结构差异大的模型，表现出了明显的技术进步和优势。
主权项：1.一种利用非系统化预处理与动态权重的集成攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1:选用CIFAR_10作为实验数据集进行图像分类任务，确定四个白盒代理模型、多个黑盒模型；步骤2:对四个白盒模型采用随机不同的输入转换策略进行输入样本数据增强，变化后的数据保存为良性样本的副本；步骤3:多模型动态调优的集成攻击，对给定的图像，采用白盒替代模型进行攻击，预测下一步更新的对抗攻击样本，识别各模型对攻击的效果贡献确定各模型的权重，生成集成模型的对抗样本， 步骤4:模型权重再平衡策略，根据初步集成后对抗样本在子模型上的预测表现，再次调整模型的权重： 预测表现利用对抗样本在模型上的损失值体现，损失值越高说明模型对于该对抗样本预测准确概率低，在集成模型时该模型对于对抗目标的贡献较大；最后根据归一化的权重生成优化后的对抗样本， 步骤5：循环执行步骤3至步骤4直至超出设定迭代阈值，根据多模型动态调优集成与权重再平衡的集成攻击复调整模型融合权重，更新对抗样本；步骤6：循环结束，输出最终集成模型生成的对抗样本；步骤7：使用得到的对抗攻击样本攻击目标黑盒模型，计算对抗样本攻击模型的成功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(北京) 一种利用非系统化预处理与动态权重的集成攻击方法
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