[发明专利]基于注意力机制的可迁移的对抗样本攻击方法在审
| 申请号： | 202010630136.6 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111898645A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 宋井宽;黄梓杰;高联丽 | 申请（专利权）人： | 贵州大学;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： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 55000*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制的可迁移的对抗样本攻击方法，该方法包括选择一个本地替代网络模型，并构建特征库将原始图片映射到特征空间中；采用基于动量累积的迭代快速梯度符号攻击方法将原始图片的特征远离原始类别区域，同时使其靠近目标类别区域；将攻击得到的对抗样本输入到黑盒分类模型中，误导模型输出目标类别。本发明通过利用三元组损失函数破坏被攻击模型特征空间中信息丰富的、模型主要关注的区域，解决在复杂数据集的分类任务中现有攻击方法存在的白盒目标攻击成功率低以及黑盒目标迁移率低的问题，在兼顾白盒与黑盒场景的情况下有效地实现误导分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 迁移 对抗 样本 攻击 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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