一种基于生成对抗网络的对抗攻击防御训练方法

摘要

本发明提出一种基于生成式对抗网络的对抗攻击防御训练方法，包括:S1.将真实样本图像数据x_real的类别定义，并进行标准化处理；S2.建立防御训练框架；S3.生成随机噪声Z及生成随机条件向量C_fake；S4.将随机噪声Z及随机条件向量C_fake输入至防御训练框架中的生成器；S5.将标准化处理后的真实样本图像数据及其类别c_real输入至攻击算法库；S6.对防御训练框架进行防御训练，保存训练后的防御训练框架参数；S7.训练完成，舍弃生成器和攻击算法库，保留判别器。本发明提出的方法克服了传统用于对抗攻击防御训练的方法如使用附加网络，具有加重工作量的弊端，本发明提出的方法具有较高鲁棒性。