[发明专利]一种基于特征增强的对抗样本生成方法及生成装置有效
| 申请号： | 201910407131.4 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110210617B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 裘晓峰;闵霏霞;周书亚;高扬 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;项京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于特征增强的对抗样本生成方法及生成装置，其中方法包括：获取用于对深度学习网络进行分类训练的原始输入样本，基于原始输入样本中的数据结构信息，确定原始输入样本的可扰动位置，针对原始输入样本的目标攻击类别，生成特征信息，选取预设数量的特征信息，基于所选取的特征信息，以及所确定的原始输入样本的可扰动位置，生成对抗样本。本发明实施例由于不再需要对原始样本中的所有数据内容产生扰动，因此能够避免所构造的对抗样本与原始输入样本差异大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 增强 对抗 样本 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征增强的对抗样本生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于对深度学习网络进行分类训练的原始输入样本，所述原始输入样本包括：原始图片样本，或者原始超文本传输协议HTTP请求样本；基于所述原始输入样本中的数据结构信息，确定所述原始输入样本的可扰动位置，所述可扰动位置为在所述原始输入样本中添加扰动信息的位置；针对所述原始输入样本的目标攻击类别，生成所述原始输入样本的特征信息，其中，所述目标攻击类别为所述原始输入样本的多个预设分类类别中的其中一个；选取预设数量的特征信息，所述预设数量基于所生成的所述特征信息的重要程度确定；基于所选取的所述特征信息，以及所确定的所述原始输入样本的可扰动位置，生成所述对抗样本。
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