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公开(公告)号：CN119360161A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411490660.2
申请日：2024-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F17/16 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于智能安全领域，具体涉及一种基于图像分类模型的黑盒对抗鲁棒性评估方法；包括：采用图像分类模型对不同类别的图像进行分类处理，得到多个不同类别的图像样本集；对多个不同类别的图像样本集进行处理，得到决策边界图像样本集合；将决策边界图像样本集合转换为决策边界图像样本矩阵；对决策边界图像样本矩阵进行奇异值分解，得到决策边界图像样本矩阵的奇异值；根据奇异值计算得到决策边界复杂度；对决策边界复杂度进行归一化处理，得到鲁棒性评估指标；根据鲁棒性评估指标对图像分类模型进行鲁棒性评估，得到图像分类模型的鲁棒性评估结果；本发明无需目标模型的结构和参数信息，大大提高了图像分类模型对抗鲁棒性评估过程的安全性。
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