深度网络防御能力的预测方法及装置

摘要

本申请提供一种深度网络防御能力的预测方法及装置，方法包括：确定深度网络输出的攻击向量的分类与目标分类的交叉熵；根据深度网络输出的分类与目标分类的距离确定该深度网络对应的损失函数；基于损失函数并采用梯度下降法对攻击向量进行训练，得到损失函数的损失函数值以及训练后的攻击向量；计算训练后的攻击向量和训练之前的攻击向量之间差值的平滑度，并基于该平滑度与损失函数值之间的乘积得到深度网络的评价指标，以根据该评价指标对深度网络的防御能力进行预测，本申请能够确定目标深度网络对特定攻击方式的防御能力，进而能够有效提高应用该深度网络的人工智能产品和服务的安全性及应用可靠性。