[发明专利]一种基于深度学习模型神经通路激活特征的对抗样本检测方法在审
| 申请号： | 202110652918.4 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113392901A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;吴长安;金海波 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习模型神经通路激活特征的对抗样本检测方法，包括：(1)获取图像数据集；(2)构建基于深度学习网络的检测模型并进行训练；(3)将Top‑k(x,i)表示给定的一个输入样本在第i层中最大的k个神经元，并将每一层激活值最大的k个神经元的集合定义Top‑k神经通路；(4)随机选择图像数据集各个类别的测试集中k张样本，输入训练好的检测模型中，将每一层的Top‑k的神经元依次连接作为该样本在模型中的神经通路；(5)统计大量良性样本的神经通路，作为对抗样本神经通路的对比通路；(6)输入待测样本，若产生的神经通路不满足良性样本通路范围，则判定为攻击样本。利用本发明，达到对抗样本检测和剔除的目的，检测率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 神经 通路 激活 特征 对抗 样本 检测 方法 | ||
【主权项】：
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