一种基于模型注意力分散的三维对抗样本生成方法

    公开(公告)号:CN120012076A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510109592.9

    申请日:2025-01-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于模型注意力分散的三维对抗样本生成方法,涉及人工智能对抗攻击技术领域,包括:采集三维目标模型在不同虚拟场景下的数据集,并对数据集中同组数据进行神经渲染,生成含有目标的场景图像;利用白盒模型分析场景图像,计算模型注意力分散损失,并通过生成不同样本的目标前景图像,计算对抗样本的纹理约束损失及平滑损失;综合模型注意力分散损失、纹理约束损失及平滑损失,计算模型总损失;利用数据集进行迭代训练,得到优化生成的三维对抗样本。本发明的三维对抗样本具备良好的攻击性能以及攻击迁移能力,即可对用不同网络模型构建的图像分类器、目标检测器产生对抗效果,兼顾了对抗样本的鲁棒性、对抗性以及外观约束。

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