- 专利标题: 一种基于逐层相关性传播的对抗样本检测方法和装置
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申请号: CN202110761503.0申请日: 2021-07-06
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公开(公告)号: CN113378985B公开(公告)日: 2024-10-15
- 发明人: 陈晋音 , 吴长安
- 申请人: 浙江工业大学
- 申请人地址: 浙江省杭州市下城区潮王路18号
- 专利权人: 浙江工业大学
- 当前专利权人: 浙江工业大学
- 当前专利权人地址: 浙江省杭州市下城区潮王路18号
- 代理机构: 杭州天勤知识产权代理有限公司
- 代理商 曹兆霞
- 主分类号: G06V10/774
- IPC分类号: G06V10/774 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06N3/084 ; G06N3/047
摘要:
本发明公开了一种基于逐层相关性传播的对抗样本检测方法和装置,包括:获取图像样本,利用图像样本训练深度学习模型;将良性图像样本输入至训练好的深度学习模型,并计算每个良性图像样本的相关性分数,其中,良性图像样本的相关性分数由像素点的相关性分数计算得到,像素点的相关性分数依据神经元的相关性,反向逐层传递计算得到;统计多数良性图像样本的相关性分数分布确定对抗样本的判别依据;将待测图像样本输入至训练好的深度学习模型,计算待测图像样本的相关性分数,依据判别依据检测待测图像样本是否为对抗样本。以实现对各类深度学习模型的各类对抗样本的快速准确检测。
公开/授权文献
- CN113378985A 一种基于逐层相关性传播的对抗样本检测方法和装置 公开/授权日:2021-09-10