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公开(公告)号:CN115661610A
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202211398195.0
申请日:2022-11-09
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及一种梯度反演方法、系统及电子设备。本发明在将原始训练隐私数据的标签和服从高斯分布的随机噪声数据输入至待反演模型训练产生一组虚拟梯度后,通过采用Wasserstein距离始终能够提供稳定有意义的梯度,将其作为衡量虚拟数据与待恢复的原始训练隐私数据两个分布差异的损失函数,梯度会更加平滑,使得训练过程收敛更稳定,能提高梯度反演恢复数据的效果。
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公开(公告)号:CN115272774A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202211060993.2
申请日:2022-09-01
Applicant: 贵州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于改进自适应差分进化算法的对抗样本攻击方法及系统,包括:获取原始图像;对原始图像的每一像素点添加对抗性扰动,得到对抗扰动像素;利用改进的自适应差分进化算法对对抗扰动像素进行迭代优化,得到对抗扰动像素的最优解;改进的自适应差分进化算法为对经典差分进化算法中的变异因子和交叉概率根据种群迭代次数不断更新;将对抗扰动像素的最优解添加到原始图像中,得到对抗样本;利用对抗样本攻击图像分类器模型。本发明根据迭代次数对变异因子和交叉概率进行更新,使得变异因子和交叉概率自适应调节,考虑了差分进化算法中种群进化过程的反馈信息以及迭代次数对种群进化的动态需求,提高了对抗样本攻击的成功率。
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