发明专利已授权

一种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法

📄 申请号：CN202211246656.2 📄 发布日：2026/05/18

著录项目信息

申请日

2022-10-12

公开号

CN115512190A

公开日

2022-12-23

申请人

广州大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_776

IPC 分类号

G06V10_776 , G06V10_764 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法机器学习安全对抗攻击

应用场景

人工智能安全, 对抗样本生成, 深度学习模型鲁棒性测试, 网络安全防御评估

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摘要

本发明涉及图像深度学习领域，且公开了一种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法，包括以下步骤：第一步：首先使用Sign‑OPT攻击产生初始对抗噪声方向θ0和距离λ0；第二步：计算噪声维度不重要度矩阵β；第三步：使用二分搜索寻找一个阈值t，使得将β中高于t的值置0，低于t的值置1后，依然满足f(x0+λ0θ0·β)！＝y0，其中x0表示原始图像，y0表示神经网络对x0的正确分类类别，对初始对抗噪声方向θ0进行维度优化得到最终噪声方向θ'＝β·θ0。该种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法，与现有技术比较，不需要重复多次输入多个模型通路，节省了计算资源，受攻击的像素少。

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

一种用于图像修复的追踪结构的Transformer方法

当前第 / 件

一种基于拉丁超立方体抽样估计梯度的边界对抗攻击方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_776)

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