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一种结合逆向边际推理和参数优化的黑盒对抗攻击方法 

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申请/专利权人:上海交通大学宁波人工智能研究院

摘要:本发明公开了一种结合逆向边际推理和参数优化的黑盒对抗攻击方法,涉及人工智能和计算机安全领域,所述方法包括以下步骤:步骤1、通过查询得到目标模型输出的logits分数;步骤2、计算对应的边际损失;步骤3、随机初始化一个与所述边际损失一致的损失值;步骤4、加入周期性震荡构造步进损失;步骤5、对所述损失值进行线性逆向变换或者正弦性逆向变换,推测出目标损失值;步骤6、不断迭代优化与之间的差距;步骤7、得到调优好的损失值,并返回对应的logits分数。

主权项:1.一种结合逆向边际推理和参数优化的黑盒对抗攻击方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1、通过查询得到目标模型输出的logits分数;步骤2、计算对应的边际损失;步骤3、随机初始化一个与所述边际损失一致的损失值;步骤4、加入周期性震荡构造步进损失;步骤5、对所述损失值进行线性逆向变换或者正弦性逆向变换,推测出目标损失值;步骤6、不断迭代优化与之间的差距;步骤7、得到调优好的损失值,并返回对应的logits分数。

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百度查询: 上海交通大学宁波人工智能研究院 一种结合逆向边际推理和参数优化的黑盒对抗攻击方法

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