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視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法及相關(guān)裝置

文檔序號:40590914發(fā)布日期:2025-01-07 20:31閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法,其特征在于,所述獲取原始圖像集包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法,其特征在于,所述根據(jù)視覺感知系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤器參數(shù),基于原始圖像集以最大化視覺感知系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤器的延遲時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)得到攻擊策略包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法,其特征在于,所述以最小化視覺感知系統(tǒng)的目標(biāo)檢測模型的損失函數(shù)值為優(yōu)化目標(biāo),生成與攻擊策略的攻擊區(qū)域數(shù)量相同數(shù)量的通用對抗擾動(dòng)包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法,其特征在于,所述使用預(yù)設(shè)優(yōu)化器優(yōu)化當(dāng)前初始對抗擾動(dòng)以最小化擾動(dòng)圖像集的損失函數(shù)值時(shí),通過構(gòu)建下式的優(yōu)化函數(shù)實(shí)現(xiàn):

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法,其特征在于,所述預(yù)設(shè)優(yōu)化器為adam優(yōu)化器。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法,其特征在于,所述根據(jù)攻擊策略將通用對抗擾動(dòng)加入到原始圖像集中,得到視覺感知系統(tǒng)延遲攻擊對抗樣本集包括:

8.一種視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成系統(tǒng),其特征在于,包括:

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法的步驟。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,公開了一種視覺感知系統(tǒng)的延遲攻擊對抗樣本生成方法及相關(guān)裝置,包括獲取原始圖像集和視覺感知系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤器參數(shù);根據(jù)視覺感知系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤器參數(shù),基于原始圖像集以最大化視覺感知系統(tǒng)的目標(biāo)跟蹤器的延遲時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)得到攻擊策略;以最小化視覺感知系統(tǒng)的目標(biāo)檢測模型的損失函數(shù)值為優(yōu)化目標(biāo),生成與攻擊策略的攻擊區(qū)域數(shù)量相同數(shù)量的通用對抗擾動(dòng);根據(jù)攻擊策略將通用對抗擾動(dòng)加入到原始圖像集中,得到視覺感知系統(tǒng)延遲攻擊對抗樣本集。實(shí)現(xiàn)延遲攻擊對抗樣本對視覺感知系統(tǒng)較高的攻擊成功率,可以作為視覺感知系統(tǒng)的安全性和有效性評價(jià)基礎(chǔ),并能用來完善和優(yōu)化視覺感知系統(tǒng)。

技術(shù)研發(fā)人員:沈超,馬晨,藺琛皓,趙正宇,王博輝,管曉宏
受保護(hù)的技術(shù)使用者:西安交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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