公开(公告)号：CN114863184A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210583999.1

申请日：2022-05-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宫洵 ,  刘嘉威 ,  姜中瑾 ,  胡云峰 ,  陈虹

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/70 ,  G06F21/62 ,  G06F21/57 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774

Abstract: 一种考虑数据隐私的视觉分类网络对抗补丁生成方法，属于深度网络安全技术领域。本发明的目的是以典型视觉网络—分类网络为目标攻击网络，提出了一种考虑数据隐私的视觉分类网络对抗补丁生成方法。本发明的步骤是：目标攻击网络的选择，可用数据集的采集，基于APS指标的代理数据集选择，DF‑EoT算法的补丁生成。本发明所采用的方法易于实现，能够广泛应用于隐私敏感应用中视觉网络的安全漏洞检测，生成对抗补丁可用于基于漏洞弥补的防御策略的开发，促进安全视觉网络的发展。

公开(公告)号：CN114863184B

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202210583999.1

申请日：2022-05-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 宫洵 ,  刘嘉威 ,  姜中瑾 ,  胡云峰 ,  陈虹

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/70 ,  G06F21/62 ,  G06F21/57 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774

Abstract: 一种考虑数据隐私的视觉分类网络对抗补丁生成方法，属于深度网络安全技术领域。本发明的目的是以典型视觉网络—分类网络为目标攻击网络，提出了一种考虑数据隐私的视觉分类网络对抗补丁生成方法。本发明的步骤是：目标攻击网络的选择，可用数据集的采集，基于APS指标的代理数据集选择，DF‑EoT算法的补丁生成。本发明所采用的方法易于实现，能够广泛应用于隐私敏感应用中视觉网络的安全漏洞检测，生成对抗补丁可用于基于漏洞弥补的防御策略的开发，促进安全视觉网络的发展。