发明专利 已授权

一种基于人类视觉模型的鲁棒自适应对抗样本生成方法

📄 申请号:CN202110647462.2 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2021-06-10
公开号
CN113450271B
公开日
2024-02-27
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

人工智能安全, 模型鲁棒性评估, 计算机视觉识别, 对抗攻击与防御

摘要

本发明公开了一种基于人类视觉模型的鲁棒自适应对抗样本生成方法,包括以下步骤:利用人类视觉模型寻找最合适的对抗扰动,为每幅图像选择最佳的扰动嵌入区域;利用梯度攻击的方式,对于图像中梯度值较大的像素进行扰动,提高损失增长的速度;通过基于纹理掩蔽理论设计噪声可见函数,针对每幅图像的颜色和内容计算出一个动态的自适应系数矩阵;通过滤波式计算来提高计算图像局部方差的速度;通过自定义扰动的上限和下限来有效的控制对抗扰动的强度和不可见性进行平衡。本发明在保证人眼观察不到嵌入的对抗性扰动的前提下,使扰动强度最大化,且生成的对抗样本具备优良的不可见性和鲁棒性。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20240227
✅ 授权
20211022
?? 实质审查的生效 :
20210928
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:40 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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