公开(公告)号：CN114663665B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202210186455.1

申请日：2022-02-28

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 李家春 ,  夏飞

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于梯度的对抗样本生成方法与系统，包括：获取原始图像样本和待攻击的神经网络模型；将原始图像样本输入神经网络模型，根据交叉熵损失函数获取原始图像样本的损失信息；根据损失信息得到对应的梯度符号矩阵并生成扰动信息，采用扰动信息对原始图像样本添加扰动，得到第一噪声图像样本；对第一噪声图像样本进行过滤操作和剪切操作，得到第二噪声图像样本；判断第二噪声图像样本是否满足对抗样本的要求，若未满足将其输入神经网络模型进行下一轮迭代，反之将其作为对抗样本并停止迭代。本发明可生成攻击成功率更高且噪声可见性更小的对抗样本，来增强神经网络模型抵御对抗攻击的能力。

公开(公告)号：CN111382324A

公开(公告)日：2020-07-07

申请号：CN202010114810.5

申请日：2020-02-25

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 张凌 ,  黄嘉豪 ,  李家春 ,  夏飞

IPC: G06F16/903 ,  H04L29/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种智能化设备管理系统，系统通过互联网将智能化设备管理系统和云存储系统互相连接起来，所有的设备数据信息存储在云存储系统上，智能化设备管理系统从云存储系统上获取企业设备数据，并提供一系列特色设备管理功能，如网络地址定位和物理位置定位服务，互联网内容查询代理服务，以及设备图片识别等智能化服务。本发明将设备数据信息资源存放在第三方云存储系统，实现了资源统一，并且提供了特色设备管理功能，实现了设备管理智能化。

公开(公告)号：CN114663665A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210186455.1

申请日：2022-02-28

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 李家春 ,  夏飞

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于梯度的对抗样本生成方法与系统，包括：获取原始图像样本和待攻击的神经网络模型；将原始图像样本输入神经网络模型，根据交叉熵损失函数获取原始图像样本的损失信息；根据损失信息得到对应的梯度符号矩阵并生成扰动信息，采用扰动信息对原始图像样本添加扰动，得到第一噪声图像样本；对第一噪声图像样本进行过滤操作和剪切操作，得到第二噪声图像样本；判断第二噪声图像样本是否满足对抗样本的要求，若未满足将其输入神经网络模型进行下一轮迭代，反之将其作为对抗样本并停止迭代。本发明可生成攻击成功率更高且噪声可见性更小的对抗样本，来增强神经网络模型抵御对抗攻击的能力。