[发明专利]基于预测校正和随机步长优化的对抗性攻击与防御方法及系统在审
| 申请号： | 202110340500.X | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113033822A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 黄方军;万晨 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明为基于预测校正和随机步长优化的对抗性攻击与防御方法及系统，其方法包括步骤：输入训练数据集和机器学习模型；根据输入的训练数据集训练机器学习模型；判断损失函数是否收敛；若损失函数不收敛则采用基于预测校正和随机步长优化的对抗攻击生成对抗样本，并和原始数据作为训练数据集对机器学习模型进行训练，直至损失函数收敛，得到训练好的机器学习模型；若损失函数收敛，则直接输出结果。本发明通过对抗攻击生成对抗样本，能够在相同扰动约束限制下实现更高的攻击成功率，可用于评估机器学习模型的性能以及对抗防御方法的有效性；所产生的对抗样本对机器学习模型实施对抗训练能有效地抵御各种对抗性攻击，提升模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 预测 校正 随机 步长 优化 对抗性 攻击 防御 方法 系统 | ||
【主权项】：
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