基于偏见的通用对抗补丁生成方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于偏见的通用对抗补丁生成方法，同时公开了相应的通用对抗补丁生成装置。本发明基于模型的感知偏见理念，在难样本基础上生成各先验补丁；难样本为目标模型未有效识别的样本；基于模型的语义偏见理念，针对目标模型生成各类原型；根据各先验补丁和各类原型，通过目标模型，生成通用对抗补丁。本发明利用深度神经网络模型的感知偏见和语义偏见生成更具攻击力的通用对抗补丁，有效提高对抗样本的攻击性和通用性，框架结构简单，可随意插拔，并能提升其他类似的对抗补丁生成方法的效果，具有较高的应用价值。