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本发明属于深度学习安全技术领域，公开了一种基于隐写的通用对抗扰动生成方法、介质及计算机设备，所述基于隐写的通用对抗扰动生成方法包括获取原始样本集、目标模型和隐写模型；初始化掩码和模式；计算扰动，并将扰动隐写到原始样本中得到对抗样本；计算损失，优化掩码和模式；判断是否满足终止条件；检查是否触发了早停机制，进行新一轮的迭代；计算并保存最终的扰动。本发明可应用于图像识别、自动驾驶、生物特征识别等各种图像分类场景，通过深度隐写模型将局部的对抗噪声隐写到目标样本的全局范围内，在不被察觉下对人工智能系统发动
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114758187 A
(43)申请公布日 2022.07.15
(21)申请号 202210019738.7
(22)申请日 2022.01.10
(71)申请人 西安电子科技大学
地址 71007
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