发明专利已授权

基于样本选择和模型进化的黑盒对抗性攻击防御方法

📄 申请号：CN201810192584.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-03-09

公开号

CN108520268B

公开日

2021-05-18

申请人

浙江工业大学

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

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性攻击防御

应用场景

网络安全, 人工智能系统安全, 图像识别安全, 自动驾驶安全, 金融风控系统

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摘要

一种基于样本选择和模型进化的黑盒对抗性攻击防御方法，包括以下步骤：1)用样本选择器从多类样本中随机选择部分样本输入到各种攻击模型中，生成大量对抗样本。2)计算对抗样本的攻击效果，分析不同输入样本和攻击模型的攻击效果。3)根据攻击效果，更新攻击模型和样本选择器中不同样本选择的个数，使得新生成地对抗样本具有更好的攻击效果；同时更新对抗样本池，保存攻击效果最好的几个对抗样本，在迭代结束之后，输出池中攻击效果最好的对抗样本作为本次进化的最终结果。4)将大量的训练的输出结果和正常的样本进行训练，即可对该类攻击进行防御。本发明能提升黑盒模型的防御能力。

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

一种无人机辅助的边缘计算时延最小化方法

当前第 / 件

在多基站场景中的移动边缘计算布伦特式时延优化方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

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