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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开一种面向人工智能检测模型的Patch攻击方法，属于人工智能安全技术领域。包括以下步骤：S1：输入图片，对patch参数进行设置；S2：选择Patch的类型；S3：Patch攻击，并进行界面的可视化；S4：查看检测模型的攻击成功率。本发明将Patch的具体参数的选择变得易操作，可以更直观的展现对于主流检测模型的攻击效果，可视化结果也更容易展现。通过对于Patch增添对比度，亮度，旋转角度的修改模拟物理域的攻击。最终目标是能欺骗目标检测模型实现一定隐私保护功能。
主权项：1.一种面向人工智能检测模型的Patch攻击方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：输入图片，对patch参数进行设置；S2：选择Patch的类型；S3：Patch攻击，并进行界面的可视化；S4：查看检测模型的攻击成功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种面向人工智能检测模型的Patch攻击方法
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