发明专利已授权

一种基于隐空间聚类的黑盒对抗样本生成算法

📄 申请号：CN201911389624.6 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2019-12-30

公开号

CN111191717B

公开日

2022-05-10

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法机器学习人工智能安全

应用场景

人工智能安全防御, 模型鲁棒性测试, 图像识别系统, 自动驾驶感知系统, 恶意攻击检测

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摘要

本发明公开了一种基于隐空间聚类的黑盒对抗样本生成算法，包括如下步骤：步骤1，利用卷积自编码器提取图像样本的特征表示；步骤2，当需要被攻击模型产生误分类时，利用图像样本的特征表示进行误分类对抗样本生成算法，得到对抗样本；步骤3，当需要对被攻击模型进行目标对抗时，利用图像样本的特征表示进行目标对抗样本生成算法，得到对抗样本。本发明通过采用卷积自编码器提取图像样本的特征表示，从而实现隐空间聚类，并且不需要了解目标模型的结构，实现黑盒对抗样本生成算法。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220510

✅ 授权

20200616

?? 实质审查的生效：

20200522

📄 公开

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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：105 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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