本发明涉及一种图像类对抗样本的差异性检测方法，属于人工智能安全领域。本发明内容包括：搭建不同训练周期下的高精度残差网络模型ResNet‑50作为对抗样本攻击以及差异性检测系统模型；使用多种类对抗攻击方法分别攻击ResNet‑50模型生成对抗样本组作为输入样本数据；构建对抗样本差异性检测系统，将上述生成的各组对抗样本进行检测，本发明的检测系统设计包含置信度、感知度及抗干扰度三个子检测系统，其中共七项检测方法用来检测各组对抗样本间存在的差异化特性。相较于传统的对抗样本检测方法，本发明将多类攻击样本间检测全面化、具体化，提升对抗样本检测的多样性。
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“一种图像类对抗样本的差异性检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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