[发明专利]基于测信道信息的深度神经网络黑盒对抗样本生成方法及系统在审
| 申请号： | 202110311489.4 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113111731A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 傅晨波;刘壮壮;郑俊杰;陈作辉;朱城超;朱振强;翔云;邱君瀚 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 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侧信道信息对深度神经网络灰盒攻击的方法，包括：(S1)：在嵌入式智能设备上运行各种常见的深度学习模型，同时采集设备运行时的各种功耗数据；(S2)：基于侧信道攻击来识别目标模型的基本网络结构；(S3)：利用识别出的网络结构生成等价模型；(S4)：使用训练的等价模型生成对抗样本。本发明还包括一种基于测信道信息的深度神经网络黑盒对抗样本生成系统，由数据采集模块、识别深度学习模型模块、等价模型生成模块和对抗样本生成模块组成；本发明可以根据功耗轨迹使用适当的机器学习算法识别出模型结构，然后利用识别出的模型结构训练出和目标模型有相同决策边界的等价模型，最后利用等价模型生成对抗样本对目标模型进行攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信道 信息 深度 神经网络 黑盒 对抗 样本 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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