[发明专利]一种图像对抗样本生成方法有效
| 申请号： | 202010390030.3 | 申请日： | 2020-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN111582384B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 王曙燕;金航;孙家泽;王小银 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/094;G06N3/0475;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710121 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明实例涉及一种图像对抗样本生成方法，属于机器学习和AI安全领域。包括：训练生成对抗网络模型，该模型包括两个生成器(样本生成器G1,扰动生成器G2)，其中G1的输入为高维随机噪声，输出为图像样本，采用卷积网络搭建，在第一次被调用时被训练，用于扩充原始数据集；G2的输入为图像样本，输出为该图像数据针对某一攻击目标的扰动；对抗样本由图像和其对应的扰动相加得到。本发明创新的运用了双生成器的生成对抗网络，提高了利用生成对抗网络构造对抗样本的效率，使生成对抗样本的数量不再受限制，增大了对抗样本之间的差异性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 对抗 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
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