[发明专利]基于知识蒸馏的神经网络黑盒攻击型防御方法有效
| 申请号： | 201911300484.0 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111027060B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 崔炜煜;王文一;李晓锐;陈建文 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 韦海英 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识蒸馏的神经网络黑盒攻击型防御方法，其包括选取多个子网络构建教师网络，对所有子网络softmax层的输入向量进行软化，之后重新加载子网络的模型参数训练得到新的子网络；获取每个子网络的预测标签，并将所有预测标签平均或加权平均后做为软标签；将ImageNet数据集输入学生网络，采用软标签、数据集硬标签及黑盒模型特殊标签指导学生网络训练，得到替代模型；采用白盒攻击算法攻击替代模型生成对抗样本序列，并采用对抗样本序列对黑盒模型进行攻击，选取对抗样本序列中攻击成功的对抗样本；将攻击成功的对抗样本加入黑盒模型的训练集中，并采用更新后的训练集进行对抗训练，生成具备防御攻击的黑盒模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 蒸馏 神经网络 黑盒 攻击 防御 方法 | ||
【主权项】：
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