一种基于特征空间投影的对抗攻击检测方法（人工智能网络安全、信息安全、电磁信号、军事神经网络、金融风控

本发明提出一种基于特征空间投影的对抗攻击检测方法，通过对神经网络多个中间层得到的特征空间进行分解，得到网络各个中间层的特征子空间和对抗子空间，通过计算样本对两个子空间投影长度之比作为检测量，得到包含连续多个中间层的检测量曲线。通过与正常样本的检测量均值曲线的幅值和变化趋势对比计算，能够有效地检测出对抗样本，只需要有正常的样本即可成功的建立检测模型，不需要生成特定的对抗样本进行训练，解决了基于样本的空间分布检测时的准确率低的缺陷，在检测对抗攻击时候，不需要多步迭代，复杂度低，耗时大大减少。

《一种基于特征空间投影的对抗攻击检测方法（人工智能网络安全、信息安全、电磁信号、军事神经网络、金融风控》是一发明专利，专利号为 2024103171617，当前法律状态为已下证，由电子科技大学提出申请，发明人为黄烨轩;林静然;邵怀宗;潘晔;利强;胡全，申请日期为2024-03-20，公开（公告）日期为2024-05-24，国际专利分类号（IPC）为 G06F18/213(2023.01)I;G06F18/214(2023.01)I;G06F17/16(2006.01)I;G06F17/18(2006.01)I;G06F18/22(2023.01)I;G06N3/094(2023.01)I;G06N3/04(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能网络安全、信息安全、人脸识别、自动驾驶、图像识别、安防AI算法、金融风控系统、机器视觉。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：本发明提出一种基于特征空间投影的对抗攻击检测方法，通过对神经网络多个中间层得到的特征空间进行分解，得到网络各个中间层的特征子空间和对抗子空间，通过计算样本对两个子空间投影长度之比作为检测量，得到包含连续多个中间层的检测量曲线。通过与正常样本的检测量均值曲线的幅值和变化趋势对比计算，能够有效地检测出对抗样本，只需要有正常的样本即可成功的建立检测模型，不需要生成特定的对抗样本进行训练，解决了基于样本的空间分布检测时的准确率低的缺陷，在检测对抗攻击时候，不需要多步迭代，复杂度低，耗时大大减少。

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