[发明专利]基于时间序列预测对抗攻击的机器学习模型评价方法在审
| 申请号： | 202211141577.5 | 申请日： | 2022-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115222062A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 何文勇;鲁鸣鸣;宁瑞鸿 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F17/14;G06K9/62 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于时间序列预测对抗攻击的机器学习模型评价方法，包括获取待评价的机器学习模型；获取待评价的机器学习模型的正常输出数据；生成每一个标准样本的扰动；将扰动转换到频域；按照设定的阈值滤除高频分量；将频域扰动转换到时域；将时域扰动叠加到标准样本得到生成对抗样本；将生成对抗样本输入到待评价的机器学习模型得到异常输出数据；计算正常输出数据和异常输出数据之间距离；根据距离值对待评价的机器学习模型进行性能判定。本发明设计了一种扰动值更小且更加不易被发现的扰动攻击序列，并采用该序列进行机器学习模型评价；因此本发明能够在更加严苛和残酷的环境下对机器学习模型评价，而且可靠性高、科学性好且稳定安全。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时间 序列 预测 对抗 攻击 机器 学习 模型 评价 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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