基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统

本发明公开了一种基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统，所述方法包括：获取原始样本，包括正常样本、对抗样本，为图像样本；采用基于梯度权重的类激活映射（grad‑CAM）方法生成原始样本的注意力图，得到待检测的注意力图；构建检测模型，所述检测模型由自编码器、判别器组成；训练模型，在无监督训练过程中，检测模型将学习到正常样本的注意力图的特征分布；检测对抗样本，将待检测的注意力图输入训练好的检测模型，得到重建的注意力图；通过计算重建的注意力图与输入的待检测的注意力图之间的差异，判定其对应的原始样本是否为对抗样本。本发明在显著提升检测精度的同时，还能高效准确地检测出黑盒攻击中比较新颖的对抗水印攻击。

《基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统》是一发明专利，专利号为 202211359621X，当前法律状态为已下证，由西华大学提出申请，发明人为刘兴伟;朱珂;何春兰;曾晟珂;夏梅宸;彭薇，申请日期为2022-11-01，公开（公告）日期为2026-01-06，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/048 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：直播社交推广通信网络维度人工智能计算机互联网安全防御检测网络抗攻击安全存储大数据防护数据监测医院软件医院系统金融基金支付银行信息安全网络攻击安全存储数据传输移动通信工业物联网边缘计算服务器人工智能大数据安全无线网络金融交易支付区域链无线电通信互联网无线通信网络数据人工智能大数据数据运算网络维度金融交易支付ETC认证支付宝股票收费物流供应链电商跨境电商外贸。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于注意力图差异的对抗样本检测方法及系统，所述方法包括：获取原始样本，包括正常样本、对抗样本，为图像样本；采用基于梯度权重的类激活映射（grad‑CAM）方法生成原始样本的注意力图，得到待检测的注意力图；构建检测模型，所述检测模型由自编码器、判别器组成；训练模型，在无监督训练过程中，检测模型将学习到正常样本的注意力图的特征分布；检测对抗样本，将待检测的注意力图输入训练好的检测模型，得到重建的注意力图；通过计算重建的注意力图与输入的待检测的注意力图之间的差异，判定其对应的原始样本是否为对抗样本。本发明在显著提升检测精度的同时，还能高效准确地检测出黑盒攻击中比较新颖的对抗水印攻击。

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