关于对抗样本恢复的研究

• 作者: 易平 蒋凯
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 对抗样本 恢复方法 恢复系统
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 2946-2952
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 5901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2018.12.027

摘要

神经网络模型很容易受到对抗样本的攻击.目前,已有多种防御方法被提出,但多极大地依赖于训练样本.因此,提出了两种不依赖于额外数据的防御方法,可以在已知图像为对抗样本的情况下将其正确分类,称之为对抗样本恢复方法,并用这两种恢复方法组成恢复系统进行了测试.测试结果表明,提出的恢复方法对于DeepFool攻击可以达到99.7％的恢复率,且恢复系统优于单种恢复方法的平均,通过设置不同的系统参数可以获得不同的恢复率和错误率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易平	上海交通大学网络空间安全学院	35	140	8.0	9.0
3	蒋凯	上海交通大学网络空间安全学院	2	0	0.0	0.0