[发明专利]一种深度神经网络图对抗样本的预处理方法、系统及应用在审
| 申请号： | 202110083323.1 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112749759A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 肖阳;李婕;裴庆祺 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 何畏 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习应用中的网络分析技术领域，公开了一种深度神经网络图对抗样本的预处理方法、系统及应用，所述深度神经网络图对抗样本的预处理方法包括：计算图数据每条边连接的两个节点的共同邻居数；将图数据输入目标节点分类模型进行一次前向传播和梯度后向传播，获得图数据每条边连接的节点对的梯度；根据图数据的每条边连接的节点对的共同邻居数和梯度，获得可疑边集合；对可疑边集合中的边连接的节点对计算杰卡德系数；依次在图数据中删除可疑边集合中杰卡德系数较低的边，得到预处理完成的图数据。本发明能够轻易的部署到已有的模型中对输入的图数据进行预处理，预处理后的对抗样本接近原始样本，复杂度低，能够提高目标模型的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经 网络图 对抗 样本 预处理 方法 系统 应用 | ||
【主权项】：
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