发明 基于图像超分辨重建的对抗样本防御方法
人工智能 【人工智能】 【一种智能电网虚假数据注入攻击检测方法2】 人工智能 深度学习 图像处理 对抗样本 【人工智能 深度学习 图像处理 对抗样本】 3人
G06T3/40 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提出一种基于图像超分辨重建的对抗样本防御方法，包括以下步骤：将训练样本输入防御模型进行训练，以输出正常样本，得到训练后的防御模型；所述训练样本为干净样本；将初始样本输入训练好的防御模型，依次进行图像预处理和图像重建，以输出正常样本，再将正常样本输入分类模型，从而得到正确的分类结果；所述初始样本包括对抗样本、干净样本。本发明设计的防御模型无论输入干净样本还是对抗样本，都可以重建为正常样本，达到防御恶意攻击的功能，而现有的许多防御方法还需要单独训练出训练集和测试集，才能实现防御方法，因而本方案降低了防御的成本和代价。
