基于自适应噪声添加的防御对抗样本算法
Algorithm for defense adversarial example based on adaptive noise addition
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
摘要
深度神经网络容易受到对抗样本的攻击。为了解决这个问题，一些工作通过向图像中添加高斯噪声来训练网络，从而提高网络防御对抗样本的能力，但是该方法在添加噪声时并没有考虑到神经网络对图像中不同区域的敏感性是不同的。针对这一问题，提出了梯度指导噪声添加的对抗训练算法。该算法在训练网络时，根据图像中不同区域的敏感性向其添加自适应噪声，在敏感性较大的区域上添加较大的噪声抑制网络对图像变化的敏感程度，在敏感性较小的区域上添加较小的噪声提高其分类精度。在Cifar-10数据集上与现有算法进行比较，实验结果表明，该方法有效地提高了神经网络在分类对抗样本时的准确率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
重庆市基础科学与前沿技术研究重点专项资助项目(cstc2017jcyjBX0059)
重庆市巴南区科技计划资助项目(2018TJ05)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.03.0055
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 764-769
文章编号: 1001-3695(2021)03-024-0764-06
发布历史
[2021-03-05] 印刷出版
引用本文
刘野, 黄贤英, 刘文星, 等. 基于自适应噪声添加的防御对抗样本算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 764-769. (Liu Ye, Huang Xianying, Liu Wenxing, et al. Algorithm for defense adversarial example based on adaptive noise addition [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 764-769. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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