[发明专利]量化深度学习计算系统对对抗性扰动的脆弱性在审
| 申请号： | 202010153487.2 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111667049A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 刘思佳;范权福;淦创;王大阔 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F21/55 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 酆迅 |
| 地址： | 美国纽*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的实施例涉及量化深度学习计算系统对对抗性扰动的脆弱性。提供了用于生成对抗性扰动攻击敏感度(APAS)可视化的机制。机制接收自然输入数据集和对应对抗性攻击输入数据集，其中对抗性攻击输入数据集包括旨在引起计算机模型错误分类的扰动。机制基于计算机模型对自然输入数据集和对应对抗性攻击输入数据集的处理，确定计算机模型对对抗性攻击输入数据集中扰动的敏感度测量。基于自然输入数据集和对抗性攻击输入数据集处理结果，机制为计算机模型生成分类激活图(CAM)，并基于敏感度测量生成敏感度覆盖。敏感度覆盖图形地表示扰动敏感度的不同分类。机制将敏感度覆盖应用于CAM，以生成并输出对抗性攻击的扰动的计算机模型敏感度的图形可视化输出。 | ||
| 搜索关键词： | 量化 深度 学习 计算 系统 对对 抗性 扰动 脆弱 | ||
【主权项】：
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