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本发明公开了一种愚弄深度神经网络可解释性的攻击方法。幅输入图像在某区域内加噪声后生成扰动图像；利用扰动图像构造损失函数项。在保持生成的扰动图像分类结果和原始图像分类结果相同的前提下，用可解释性算法对分类结果进行解释，并将解释的突出区域定位于扰动区域内；利用Adam优化算法逐步将噪声进行限制直到视觉上感知不出扰动存在，使扰动不明显，最后生成使解释发生错误的扰动图像。本发明将攻击与可解释性任务结合起来，能够有效攻击五种深度神经网络可解释方法，且攻击区域的大小和位置可以任意改变，可以衡量解释在攻击下的
(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112270700 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202011185396.3 (56)对比文件
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