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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于傅里叶频域分析的图像黑盒对抗攻击方法，该方法包括：在神经网络频域敏感区域建立阶段，首先构建多个神经网络频域的共同敏感区域，然后找到攻击价值最高的频域区域；在频域对抗攻击阶段，将要分享图像从空域变换到频域，得到频域图像，然后对频域图像进行频域增强，接着利用攻击价值最高的频域进行梯度计算与迭代，并更新频域图像，最终获得要分享图像的对抗样本。与现有技术相比，本发明具有提升对抗攻击的迁移性与不可见性，以及增强图像分享隐私保护的安全性等优点。
主权项：1.一种基于傅里叶频域分析的图像黑盒对抗攻击方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1，在神经网络频域敏感区域建立阶段，首先构建多个神经网络频域的共同敏感区域，然后找到攻击价值最高的频域区域；步骤S2，在频域对抗攻击阶段，将要分享图像从空域变换到频域，得到频域图像，然后对频域图像进行频域增强，接着利用步骤S1中攻击价值最高的频域进行梯度计算与迭代，并更新频域图像，最终获得要分享图像的对抗样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于傅里叶频域分析的图像黑盒对抗攻击方法
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