[发明专利]适用于人工智能系统的对抗样本快速预警方法及系统有效
| 申请号： | 201910983260.8 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110768971B | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 伍军;李高磊;徐传华;张威 | 申请（专利权）人： | 伍军;浙江海宁壹拳安网络科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 200240 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种适用于人工智能系统的对抗样本快速预警方法及系统，包括：深度学习模型构造步骤：在边缘服务器中构造深度学习模型；输出标签获取步骤：获取深度学习模型输出标签信息；新样本获取步骤：采用CGAN重构与深度学习模型输出标签对应的新样本；阈值比较判定步骤：判定新样本和原始输入之间的差别是否大于给定阈值，获取新样本判定结果信息；检测结果获取步骤：将深度学习模型的数据处理与对抗样本攻击的防御控制策略解耦为数据层和控制层两个部分，获取对抗样本攻击检测结果信息；预警信息获取步骤：根据对抗样本攻击检测结果信息，获取对抗样本快速预警信息。 | ||
| 搜索关键词： | 适用于 人工智能 系统 对抗 样本 快速 预警 方法 | ||
【主权项】：
1.一种适用于人工智能系统的对抗样本快速预警方法，其特征在于，包括：/n深度学习模型构造步骤：在边缘服务器中构造深度学习模型，获取深度学习模型信息；/n输出标签获取步骤：根据深度学习模型信息，获取深度学习模型输出标签信息；/n新样本获取步骤：根据深度学习模型输出标签信息，采用CGAN重构与深度学习模型输出标签对应的新样本，获取新样本信息；/n阈值比较判定步骤：根据新样本信息、原始输入参数，判定新样本和原始输入之间的差别是否大于给定阈值，获取新样本判定结果信息；/n检测结果获取步骤：将深度学习模型的数据处理与对抗样本攻击的防御控制策略解耦为数据层和控制层两个部分，获取对抗样本攻击检测结果信息；/n预警信息获取步骤：根据对抗样本攻击检测结果信息，获取对抗样本快速预警信息；/n所述数据层由所有边缘用户的深度学习模型组成；/n所述控制层包括：多个控制器；/n所述控制器同时负责多个数据层深度学习模型的对抗样本攻击检测和预警。/n
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