[发明专利]图像分类网络的对抗防御方法及相关装置在审
| 申请号： | 201910879339.6 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110717522A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;孔令炜;黄章成 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 44232 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 | 代理人： | 魏学昊 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请是关于一种图像分类网络的对抗防御方法及相关装置，属于图像分类技术领域，该方法包括：将原始图像样本及对抗攻击样本输入深度神经网络，以提取所述深度神经网络高于预定层数的目标层的输入特征；根据所述输入特征生成所述深度神经网络的损失函数，作为对抗防御去噪器；利用所述对抗防御去噪器对所述对抗攻击样本进行去噪，得到去噪后对抗攻击样本；对所述深度神经网络的损失函数进行正则化，得到正则化后的深度神经网络；将所述原始图像样本及所述去噪后对抗攻击样本，输入所述正则化后的深度神经网络，得到所述原始图像的分类结果。本申请的方案可以有效提升图像分类深度神经网络的防御能力。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 对抗 样本 图像分类 原始图像 正则化 去噪 攻击 输入特征 损失函数 去噪器 防御 防御能力 分类结果 相关装置 样本输入 目标层 预定层 申请 网络 | ||
【主权项】：
1.一种图像分类网络的对抗防御方法，其特征在于，包括：/n将原始图像样本及对抗攻击样本输入深度神经网络，以提取所述深度神经网络高于预定层数的目标层的输入特征；/n根据所述输入特征生成所述深度神经网络的损失函数，作为对抗防御去噪器；/n利用所述对抗防御去噪器对所述对抗攻击样本进行去噪，得到去噪后对抗攻击样本；/n对所述深度神经网络的损失函数进行正则化，得到正则化后的深度神经网络；/n将所述原始图像样本及所述去噪后对抗攻击样本，输入所述正则化后的深度神经网络，得到所述原始图像的分类结果。/n
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