发明专利 已授权

一种基于离散小波变换的对抗样本生成方法

📄 申请号:CN202010418979.X 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2020-05-18
公开号
CN111709435B
公开日
2023-06-20
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

AI安全, 深度学习模型鲁棒性测试, 图像识别系统安全, 对抗攻击防御, 智能安防

摘要

本发明公布了一种基于离散小波变换的对抗样本生成方法,现有的黑盒攻击方法需要通过大量地向模型进行查询来获取优化信息。本发明以原始图片作为输入,通过梯度估计方法与梯度下降方法相结合,迭代地在清晰样本中添加扰动,最终生成能够误导模型的对抗样本。为了提高攻击的效率,本方法使用离散小波变换分离样本的高频分量与低频分量,仅在低频分量中添加扰动,并且在估计低频分量梯度的过程中,动态地调整采样点数,降低生成对抗样本所需要的模型查询次数。本发明能够有效降低查询向目标DNN模型查询的次数。

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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

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:60 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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