一种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法

摘要

本发明涉及图像深度学习领域，且公开了一种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法，包括以下步骤：第一步：首先使用Sign‑OPT攻击产生初始对抗噪声方向θ0和距离λ0；第二步：计算噪声维度不重要度矩阵β；第三步：使用二分搜索寻找一个阈值t，使得将β中高于t的值置0，低于t的值置1后，依然满足f(x0+λ0θ0·β)！＝y0，其中x0表示原始图像，y0表示神经网络对x0的正确分类类别，对初始对抗噪声方向θ0进行维度优化得到最终噪声方向θ'＝β·θ0。该种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法，与现有技术比较，不需要重复多次输入多个模型通路，节省了计算资源，受攻击的像素少。