[发明专利]对深度网络解释算法的对抗噪声攻击扰动图像的防御方法在审
| 申请号： | 202111078561.X | 申请日： | 2021-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN113971640A | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 孔祥维;宋倩倩 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对深度网络解释算法的对抗噪声攻击扰动图像的防御方法。包括：对抗噪声攻击获得原始扰动图像，计算一阶局部梯度的幅值，获得一阶局部梯度幅值图像；对一阶局部梯度幅值图像进行归一化后，获得归一化梯度幅值图像；利用解释算法对原始扰动图像进行解释，获得可视化的解释图像同时定位对抗噪声特征区域，填充获得二进制掩码图像，对原始扰动图像进行高频噪声的滤除，获得滤除掉高频噪声的扰动图像；再采用解释算法进行解释，获得解释后的图像，判断是否防御成功。本发明对可解释性的对抗噪声攻击具有一定的防御能力，并在五种深度神经网络可解释算法上进行了验证，且能够对攻击区域进行不同程度的防御，增强了解释算法的鲁棒性能。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 网络 解释 算法 对抗 噪声 攻击 扰动 图像 防御 方法 | ||
【主权项】：
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