[发明专利]基于神经网络中间层正则化的黑盒攻击型防御系统及方法有效
| 申请号： | 202011281842.0 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112464230B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 李晓锐;崔炜煜;王文一;陈建文 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 谢建 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能安全领域，具体是基于神经网络中间层正则化的黑盒攻击型防御系统，包括第一源模型、第二源模型和第三源模型；基于神经网络中间层正则化的黑盒攻击型防御方法，包括S1、将图片输入第一源模型进行白盒攻击，输出第一对抗样本序列，S2、将第一对抗样本序列输入到第二源模型中，输出第二对抗样本序列，S3、将第二对抗样本序列输入到第三源模型中进行黑盒攻击，输出第三识别样本序列，S4、将第三识别样本序列输入第三源模型进行对抗训练，更新第三源模型；利用该算法生成的对抗样本具有对目标模型高迁移性的特性，也可以有效的通过对抗训练防御目标模型被攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 中间层 正则 黑盒 攻击 防御 系统 方法 | ||
【主权项】：
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