[发明专利]一种基于训练集数据的对抗攻击方法

摘要

本发明公开了一种基于训练集数据的对抗攻击方法，步骤1、使用VOC2007图像数据集训练检测模型；步骤2、对训练集中图像进行筛选寻找单类别训练集图像Y；步骤3、使用图像集Y构建KD‑tree进行存储；步骤4、对要攻击的图片，首先通过KD‑tree查询在Y中和它距离最近的非同类别训练图像步骤5、构造初始径向噪声z*；步骤6、构造扰动空间，并通过对扰动空间随机取样得到η；步骤7、调整图像检测框内的扰动量，根据η生成新的对抗样本x′；步骤8、对新的对抗样本x′进行查询；步骤9、重复步骤5、6，7、8直到攻击成功，得到最终对抗样本x′，并将对抗样本输入到目标模型中进行分类，得出分类结果F(x′)。本发明可以在最快速度下达到攻击效果，且产生的扰动也非常小。