[发明专利]基于生成学习的AI安全性检测方法在审
| 申请号： | 202210729418.0 | 申请日： | 2022-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN115238271A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 高楠;李北步;申屠琦超;臧志阳;庞亚鹏;谢晨翔 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 楼明阳 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于生成学习的AI安全性检测系统，包括：1)引入AdvGAN方法，搭建AdvGAN网络架构并训练网络模型；2)直接获取训练好的生成器G用于生成对抗样本；将一个真正的输入图像x输入生成器G，输出扰动图G(x)；该扰动图被覆盖在输入图像之上，以获得对抗样本x’＝x+G(x)；3)定义攻击评估参数：攻击成功率、感知相似度和攻击速度；4)目标网络对对抗样本进行预测得到结果；针对预测结果，利用步骤3中定义的攻击评估参数进行评估，得到网络的安全性。本发明可以在不计算任何中间扰动向量的情况下，一次性从良性图像中直接生成对抗样本，然后用对抗样本攻击AI模型，使模型得到与预期不同的预测结果，对模型的安全性进行评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 学习 ai 安全性 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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