[发明专利]针对隐写分析神经网络的对抗安全载体生成方法有效
| 申请号： | 201810984120.8 | 申请日： | 2018-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN109214973B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 张卫明;俞能海;张逸为;冯晓兵;周文柏 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对隐写分析神经网络的对抗安全载体生成方法，利用梯度反向传播技术使隐写分析神经网络修改输入图像生成对抗样本，在失真函数中加入正则项以防止过量修改，使用随机噪声模拟隐写信息并令网络学习对抗该噪声的修改位置和幅度，采用迭代修改、定期量化、效果评价的循环生成稳定的对抗样本。通过采用本发明公开的方法可以使得给定的某个或多个隐写分析神经网络以很大的概率丧失检测载密载体的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 分析 神经网络 对抗 安全 载体 生成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种针对隐写分析神经网络的对抗安全载体生成方法，其特征在于，包括：步骤A、运用对抗样本技术，向原始载体图像添加随机隐写噪声，获得带噪图像；步骤B、将带噪图像输入至给定的隐写分析神经网络中，通过计算隐写分析神经网络的损失函数来计算修改原始载体图像的梯度信息，进而求得对抗噪声，再将对抗噪声叠加在原始载体图像上得到本次迭代最终的增强载体图像；步骤C、利用给定的隐写分析神经网络对增强载体图像进行性能测试，同时，将增强载体图像赋值给原始载体图像，并重复执行上述步骤A～步骤C，迭代次数上限为K次，迭代K次之后，结合性能测试结果来选取性能最好的增强载体图像作为对抗安全载体。
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