[发明专利]一种基于图压缩的深度图分类模型防御方法在审

专利信息
申请号: 202110659694.X 申请日: 2021-06-11
公开(公告)号: CN113283540A 公开(公告)日: 2021-08-20
发明(设计)人: 陈晋音;张敦杰;徐晓东;黄国瀚 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06F21/55
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 代理人: 何秋霞;胡红娟
地址: 310014 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及图科学技术领域,具体公开一种基于图压缩的深度图分类模型防御方法,包括以下步骤:(1)设计深度图分类模型,对干净样本与对抗样本的连边求梯度得到所有连边权重系数;(2计算干净/对抗样本的梯度‑传统连边重要性相似度;(3)选择传统连边重要性指标与对抗样本中的连边进行排序,提取对抗样本中的关键连边;(4)根据提取到的关键连边进行图压缩,并将压缩后的图样本重新输入深度图分类模型,输出压缩后的图分类准确率,实现深度图分类模型的防御过程。本发明利用图压缩方法保留图原始关键连边并滤除对抗扰动连边与非关键连边,实现对图分类的防御,防御成本更低;具有广泛的适用性。
搜索关键词: 一种 基于 压缩 深度 分类 模型 防御 方法
【主权项】:
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