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本发明涉及一种对抗样本防御模型训练方法、系统及其应用,首先获取训练集,训练集包括对抗样本和真实样本。然后构建初始防御模型,初始防御模型包括生成器、判别器和分类器。最后利用训练集对初始防御模型进行训练,得到防御模型,本发明通过构造相应逆扰动来重构对抗样本,得到近似于真实样本的重构样本,从而获得较好的对抗样本防御效果。在对对抗样本进行分类时,先利用上述防御模型对待分类对抗样本进行对抗扰动消除,得到重构样本,所得到的重构样本可近似真实样本,将该重构样本输入至分类模型,能够使得分类模型正确分类,避免对抗
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113723564 A (43)申请公布日 2021.11.30 (21)申请号 202111072894.1 (22)申请日 2021.09.14 (71)申请人 燕山大学 地址 06
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