[发明专利]一种针对目标检测系统的对抗攻击方法

权利要求书

1.一种针对目标检测系统的对抗攻击方法，数据集选用INRIA行人数据集，目标检测算法使用Yolov4以及Faster R-CNN网络结构，包括以下步骤：

S1、对于待检测样本数据集中的一个待检测样本I，对样本数据进行预处理操作；

S2、将预处理后的样本I首先输入Yolov4目标检测器当中，得到样本中所有目标的位置信息；

S3、对于样本I中每个检测到的目标，利用得到的位置信息生成星号形状的掩码M，M决定了添加对抗补丁的形状和位置；

S4、利用掩码M，初始化我们添加的对抗补丁P；

S5、将对抗样本输入Yolov4目标检测检测器，计算得到逃逸损失函数值L_YOLO；

S6、和Faster R-CNN目标检测器，计算得到逃逸损失函数值L_{Faster R-CNN}；

S7、利用得到的L_YOLO和L_{Faster R-CNN}来更新对抗补丁P，然后叠加到原样本I上，得到对抗攻击样本I_adv；

S8、重复步骤S5-S7，直至生成的对抗样本让Yolov4目标检测检测器和Faster R-CNN目标检测器全部出错。

2.根据权利要求1所述的一种针对目标检测系统的对抗攻击方法，其特征在于，在S5中，逃逸损失函数值L_YOLO的计算公式如下：

3.根据权利要求2所述的一种针对目标检测系统的对抗攻击方法，其特征在于，其中，p_i是Yolov4目标检测器从一张图片中提取的所有前景目标的置信度，t是自定义的置信度阀值。

4.根据权利要求1所述的一种针对目标检测系统的对抗攻击方法，其特征在于，在S6中，逃逸损失函数值L_{Faster R-CNN}的计算公式如下：

5.根据权利要求4所述的一种针对目标检测系统的对抗攻击方法，其特征在于，其中，s_j与s_i是RPN候选区域的置信度，区分有效框和无效框是基于最终的检测结果在RPN网络的输出,根据IoU是否大于0.3进行筛选，与最终proposals的IoU大于0.3认为是含有目标，否则即为背景。

6.根据权利要求1所述的一种针对目标检测系统的对抗攻击方法，其特征在于，对抗攻击样本I_adv的计算公式如下：

I_adv＝I⊙(1-M)+I⊙P。