[发明专利]一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法

权利要求书

1.一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取频率带空间；所述频率带空间包括N个方向的频率带对抗干扰，每个方向的频率带对抗干扰包括M个波长的频率带对抗干扰分布；每个频率带对抗干扰分布为包含激活与抑制交替的波形，其波峰与波谷中充满梯度信号；

步骤2、分别将获取的频率带空间中的频率带对抗干扰分布与原始图像相加，得到P个对抗攻击样本；

步骤3、分别将P个对抗攻击样本输入到被攻击深度神经网络中，得到P个预测结果分数；

步骤4、选取P个预测结果分数中的最小值，将预测结果分数的最小值对应的对抗攻击样本作为最优对抗样本；

步骤5、采用步骤4中的最优对抗样本对被攻击深度神经网络进行攻击，达到破坏被攻击深度神经网络预测结果的目的；

步骤1中，获取频率带空间时，具体包括以下步骤：

步骤11、设定对抗干扰强度；根据设定的对抗干扰强度，确定频率带对抗干扰的方向个数N，并确定每个方向的频率带对抗干扰中频率带对抗干扰分布的波长数M；

步骤12、利用某个波长的频率带对抗干扰分布，计算其对应的水平方向的频率带对抗干扰，并将水平方向的频率带对抗干扰在平面内进行旋转，得到该波长的频率带对抗干扰分布对应的N个方向的频率带对抗干扰；

步骤13、重复步骤12，分别获取其余波长的频率带对抗干扰分布对应的N个方向的频率带对抗干扰；

步骤14、分别将M个波长N个方向的频率带对抗干扰与设定的干扰强度相乘，得到所述的频率带空间。

2.根据权利要求1所述的一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，步骤1中，激活与抑制交替的波形采用正负交替的波形，其中，每个波峰采用1充满，每个波谷采用-1充满。

3.根据权利要求1所述的一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，步骤11中，设定的干扰强度受L∞范数eps限制。

4.根据权利要求2所述的一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，步骤12中，利用某个波长的频率带对抗干扰分布，计算其对应的水平方向的频率带对抗干扰时，具体为：

首先，将该波长的频率带对抗干扰分布初始化为全1的干扰图像；

其次，根据干扰图像的行坐标，对波长进行求余操作；获取小于一半波长的行数，并将其对应的行数的像素值全部赋值为-1，得到所述该波长水平方向的频率带对抗干扰。

5.根据权利要求4所述的一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，干扰图像的大小与原始图像的大小一致。

6.根据权利要求4所述的一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，步骤12中，将水平方向的频率带对抗干扰在笛卡尔坐标系X-Y平面内进行旋转，得到该波长的频率带对抗干扰分布对应的N个方向的频率带对抗干扰，其中，N个方向的频率带对抗干扰的方向区间为：{0，π/N，...，(N-1)π/N}。

7.根据权利要求1所述的一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，步骤2中，对抗攻击样本的个数P＝N×M。

8.根据权利要求1所述的一种基于频率带的对抗攻击深度神经网络的方法，其特征在于，频率带对抗干扰的方向个数为8个，每个方向的频率带对抗干扰中频率带对抗干扰分布的波长数为5个。