一种基于双层生成对抗网络的对抗样本生成方法

摘要

本发明提出了一种基于双层生成对抗网络的对抗样本生成方法，涉及人工智能安全领域。该方法采用第一层条件生成对抗网络、特征提取器、第二层生成对抗网络和目标网络；条件生成对抗网络用于生成新的样本，其鉴别器不但要分辨生成样本的真实性，还对其类别进行判定；特征提取器用于提取原始样本隐藏层特征，生成具有对抗先验的扰动；第二层生成对抗网络用于生成对抗扰动，鉴别器分析对抗样本的真实性及其与条件生成对抗网络生成样本的相似性；目标网络用于验证对抗样本的攻击成功率。本发明利用两层神经网络分别生成特定类别的样本和对抗扰动，能够实现利用特定类别对抗样本进行攻击和对抗训练的目的，有效提升攻击的成功率和对抗训练的效率。