一种视觉复杂度引导的扩散模型对抗防御方法

    公开(公告)号:CN119516428A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411491053.8

    申请日:2024-10-24

    Abstract: 本发明提出了一种视觉复杂度引导的扩散模型对抗防御方法,该方法包括如下步骤:步骤1)将被攻击的视频对抗样本作为输入,逐帧计算对抗视频样本的视觉复杂度;步骤2)根据样本视觉复杂度与扩散净化尺度的映射关系,选择合适的扩散净化尺度;步骤3)对对抗视频样本进行前向扩散,依据步骤2)选定的净化尺度,使用强度合适的高斯噪声在淹没对抗扰动的同时,尽可能保留视频帧的主成分,得到扩散视频样本;步骤4)对扩散视频样本进行反向扩散,并采用一次性去噪策略,高效地将扩散样本恢复为净化样本;步骤5)将净化后的良性视频输入智能视频系统以得到正确的决策,完成对对抗攻击的防御。

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