基于最低有效位修改的不可见水印对抗样本生成方法.pdf
秀美****甜v
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基于最低有效位修改的不可见水印对抗样本生成方法.pdf
本发明提供了一种基于最低有效位修改的不可见水印对抗样本生成方法,包括:在盆地跳跃改进方法执行过程中,通过最低有效位嵌入算法嵌入不可水印作为扰动信息生成对抗样本;在执行过程中,对抗样本的最后一个像素的通道分别保存嵌入水印的位置、水印的特定尺寸;在水印信息提取过程中,根据对抗样本的最后一个像素通道保存的信息,即可完整提取出整个水印。采用上述方法生成的对抗样本不仅有着良好的视觉效果,还具有较高的攻击率,适宜进一步推广应用。
基于不可见水印的对抗样本生成方法及其应用和存储介质.pdf
本发明公开了基于不可见水印的对抗样本生成方法及其应用和存储介质,本发明方案基于频率域的离散小波变换技术和盆地跳跃优化算法,提出基于离散小波变换和盆地跳跃算法实现不可见水印的对抗样本新方法,该方法可用于解决最小化对抗样本属于特定类别的置信度;该方法执行过程中,通过嵌入不可见水印作为扰动信息生成对抗样本,其中,对抗样本的某一个像素通道分别保存原始图像缩放的尺寸、水印的打乱的随机数种子,原始图像打乱的随机数种子;而在不可见水印信息提取方面,本发明方案根据对抗样本的某一个像素通道保存的信息,可以完整提取出整个水印
基于水印扰动的对抗样本生成方法、装置、设备及介质.pdf
本公开提供了一种基于水印扰动的对抗样本生成方法,应用于图像处理技术领域,包括:选择宿主图像和水印图像,将该宿主图像转化成频率域的宿主图像矩阵,以及,将该水印图像转化成频率域的水印图像矩阵,将该水印图像矩阵嵌入该宿主图像矩阵,生成对抗样本。本公开还提供了一种基于水印扰动的对抗样本生成装置、电子设备及存储介质,可提升对抗样本的安全性。
基于生成对抗网络的遥感样本生成方法.docx
基于生成对抗网络的遥感样本生成方法随着遥感技术的不断发展,遥感数据已成为地球科学研究和环境监测等领域不可或缺的一种数据源。然而,由于遥感数据的特殊性,数据获取和处理仍然需要耗费大量的资源和时间。因此,如何有效地利用遥感数据并提高其有效性是解决当今问题的关键。生成对抗网络(GAN)通过学习一个生成器和一个判别器,可以生成出与真实数据类似的“假”数据。因此,基于生成对抗网络的遥感样本生成方法可以在一定程度上解决遥感数据获取和处理方面的难题。本文将介绍基于生成对抗网络的遥感样本生成方法及其应用。1.生成对抗网络
一种基于双层生成对抗网络的对抗样本生成方法.pdf
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