[发明专利]基于多种对抗样例攻击的智能防御算法推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201810180928.0 | 申请日： | 2018-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN108549940B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 纪守领;李进锋;陈建海 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F16/215;G06F21/55 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 高燕 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多种对抗样例攻击的智能防御算法推荐方法，包括以下步骤：对原始数据集进行清洗，得到训练集；利用训练集训练目标识别模型，得到目标攻击模型；选取不同的对抗样例攻击算法，攻击目标攻击模型；量化评估每种对抗样例攻击算法的攻击成功率，根据攻击成功率选择目标攻击算法；针对每种目标攻击算法，逐一应用对抗攻击防御算法进行防御；根据防御结果向用户推荐相应的对抗攻击防御算法。本发明还公开了智能防御算法推荐方法所采用的智能防御算法推荐系统。针对具体的目标模型，本发明的智能防御算法推荐系统可以智能的推荐有效的防御算法，从而减小对抗样例攻击给目标模型造成的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多种 对抗 攻击 智能 防御 算法 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于多种对抗样例攻击的智能防御算法推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对原始数据集进行清洗，剔除其中的对抗样本，得到训练集；(2)利用训练集训练目标识别模型，得到目标攻击模型；(3)选取不同的对抗样例攻击算法，根据训练集生成相应的对抗样例；采用所述的对抗样例攻击目标攻击模型，分别统计并记录攻击结果；(4)量化评估每种对抗样例攻击算法的攻击成功率，根据攻击成功率选择目标攻击算法；(5)针对每种目标攻击算法，逐一应用对抗攻击防御算法进行防御，分别统计并记录每一对抗防御算法的防御效果分数；(6)根据防御结果向用户推荐相应的对抗攻击防御算法。
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