一种黑盒攻击对抗样本生成方法及系统

摘要

本发明公开了一种黑盒攻击对抗样本生成方法及系统，在原始测试图像上添加相同维度的随机扰动生成多个候选解集合并计算每个候选解的适应度值，选择适应度值最小的候选解作为当前最优解，根据当前最优解的适应度值与原始图像的正确类别置信度值的比值将候选解集合划分为两部分，对每一部分分别进行候选解计算，依据贪婪选择确定最终下一代的候选解并更新当前最优解，采用自适应最优引导局部寻优策略，本发明不需要攻击者了解模型的具体细节信息，并且无需要利用梯度信息或训练替代模型，就可以成功生成对抗样本，对图像分类模型进行规避攻击的情境，适用于目标攻击和非目标攻击，能够以高效率、低成本生成对抗样本，实现测试深度学习模型的可信性。