[发明专利]一种愚弄深度神经网络可解释算法的攻击判断方法有效
| 申请号： | 202011185396.3 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112270700B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 孔祥维;宋倩倩 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种愚弄深度神经网络可解释性的攻击方法。每幅输入图像在某区域内加噪声后生成扰动图像；利用扰动图像构造损失函数项。在保持生成的扰动图像分类结果和原始图像分类结果相同的前提下，用可解释性算法对分类结果进行解释，并将解释的突出区域定位于扰动区域内；利用Adam优化算法逐步将噪声进行限制直到视觉上感知不出扰动存在，使扰动不明显，最后生成使解释发生错误的扰动图像。本发明将攻击与可解释性任务结合起来，能够有效攻击五种深度神经网络可解释方法，且攻击区域的大小和位置可以任意改变，可以衡量解释在攻击下的鲁棒性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 愚弄 深度 神经网络 可解释 算法 攻击 判断 方法 | ||
【主权项】：
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