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本发明公开了一种基于风格迁移的强化学习对抗防御方法，该方法通过增强潜在空间附近的收缩来提高潜在变量对微小的对抗扰动的不变性或鲁棒性。本发明考虑到对抗样本是通过对未扰动的干净样本添加微小的、不易被人眼识别的扰动生成的；其中，风格迁移被用于将对抗样本迁移到其原始未扰动的样本空间下，从而自然地消除对抗扰动的威胁。本发明的创新点是从对抗样本生成的逆过程重新思考对抗防御问题，利用深度生成式模型的生成能力将对抗样本进行复原。本发明的迁移防御框架由VAE和GAN组成，同时推导了构建过程和训练目标；本发明方法不
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113449786 A
(43)申请公布日 2021.09.28
(21)申请号 202110693884.3
(22)申请日 2021.06.22
(71)申请人 华东师范大学
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