一种基于扰动的对抗样本生成与对抗性防御方法

摘要

本发明公开了一种基于扰动的对抗样本生成与对抗性防御方法，属于深度学习技术领域。目前对抗样本生成的方法多样化，关于何种扰动更易形成对抗样本是所要解决的重要问题。本发明通过在图像数据中添加扰动生成对抗样本，基于深度神经网络模型，挖掘测试样本的高影响扰动，研究扰动对于对抗样本生成的相关影响，将无维数匹配约束的广义非负矩阵分解算法的降维功能应用在基于扰动的对抗样本的防御过程中，提出基于无维数匹配约束降维的对抗样本扰动消减方法，能够降低深度神经网络模型的识别出错率。