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发明专利
已授权
面向车牌识别系统黑盒物理攻击模型的防御方法及装置
📄 申请号:CN201910439878.8
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2019-05-24
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_32
IPC 分类号
G06K9_32
,
G06K9_62
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
对抗攻击防御
对抗攻击防御
深度学习模型安全
图像识别
应用场景
智能交通, 安防监控, 智慧停车, 交通执法
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摘要
本发明公开了一种面向车牌识别系统黑盒物理攻击的防御方法及装置。该方法利用基于扰动进化的方式,将多个初始随机扰动优化成不引人注目的特定扰动,并且利用数字图像处理的方法模拟现实场景下的不同环境变化,将对抗样本在不同环境下的攻击效果也作为优化目标,实现了物理场景下对车牌识别模型强健的黑盒攻击,然后将攻击得到的大量对抗样本与干净数据集按一定比例混合,作为对抗训练的训练数据集,对模型进行再训练,提高了模型对对抗样本检测的准确率,从而提高了模型对于对抗攻击的鲁棒性。
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
20201211
✅ 授权
20190920
?? 实质审查的生效 :
20190827
📄 公开
一种基于异常偏差类神经元的深度学习模型安全加固方法
当前第 / 件
一种基于微电网能量控制策略的信息物理系统建模方法
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覆盖
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
在售
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📋 项目申报:
未申报
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权属尽调
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