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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113762249A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202110431153.1G06N3/08(2006.01)(22)申请日2021.04.21(71)申请人腾讯科技(深圳)有限公司地址518000广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人李博徐江河吴双丁守鸿李季檩(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人毛丹(51)Int.Cl.G06K9/32(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书4页说明书28页附图12页(54)发明名称图像攻击检测、图像攻击检测模型训练方法和装置(57)摘要本申请涉及一种图像攻击检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待检测图像,基于待检测图像进行全局分类识别,得到全局分类识别结果;基于待检测图像随机进行局部图像提取,得到目标数量的局部图像,目标数量是根据待检测图像对应的参考图像的防御率计算得到的;基于目标数量的局部图像分别进行局部分类识别,得到各个局部分类识别结果,将各个局部分类识别结果进行融合,得到目标分类识别结果;基于目标分类识别结果和全局识别结果检测识别结果的一致性,当目标分类识别结果和全局分类识别结果不一致时,判别待检测图像为攻击图像。采用本方法能够提高图像攻击检测的准确性,减少安全隐患。CN113762249ACN113762249A权利要求书1/4页1.一种图像攻击检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取待检测图像,基于所述待检测图像进行全局分类识别,得到全局分类识别结果;基于所述待检测图像随机进行局部图像提取,得到目标数量的局部图像,所述目标数量是根据所述待检测图像对应的参考图像的防御率计算得到的,所述参考图像的防御率用于表征所述参考图像受到图像攻击时的防御度;基于所述目标数量的局部图像分别进行局部分类识别,得到各个局部分类识别结果,将所述各个局部分类识别结果进行融合,得到目标分类识别结果;基于所述目标分类识别结果和所述全局识别结果检测识别结果的一致性,当所述目标分类识别结果和所述全局分类识别结果不一致时,判别所述待检测图像为攻击图像。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法,还包括:将所述待检测图像输入全局图像分类识别模型中进行全局分类识别,得到全局分类识别结果向量;基于所述待检测图像随机进行局部图像提取,得到目标数量的局部图像;分别将所述目标数量的局部图像输入到局部图像识别模型中进行局部分类识别,得到各个局部分类识别结果向量,并将所述各个局部分类识别结果向量进行融合,得到目标分类识别结果向量;将所述目标分类识别结果向量和所述全局分类识别结果向量输入到图像攻击检测模型中进行一致性检测,当所述目标分类识别结果和所述全局分类识别结果不一致时,判别所述待检测图像为攻击图像。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述目标分类识别结果向量和所述全局分类识别结果向量输入到图像攻击检测模型中进行一致性检测,当所述目标分类识别结果和所述全局分类识别结果不一致时,判别所述待检测图像为攻击图像,包括:将所述目标局部识别结果向量和所述全局识别结果向量进行拼接,得到拼接向量;将所述拼接向量输入到图像攻击检测模型,所述图像攻击检测模型识别所述目标局部识别结果向量和所述全局识别结果向量的一致性,当所述目标分类识别结果和所述全局分类识别结果一致时,判别所述待检测图像为真实图像,当所述目标分类识别结果和所述全局分类识别结果不一致时,判别所述待检测图像为攻击图像。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述各个局部分类识别结果向量进行融合,得到目标分类识别结果向量,包括:计算所述各个局部分类识别结果向量的平均向量,得到目标分类识别结果向量。5.根据权利要求1‑4任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取所述待检测图像的全局尺寸,基于所述待检测图像的全局尺寸获取参考图像,所述参考图像包含预设的参考攻击区域,所述参考攻击区域是根据预设攻击区域上限尺寸确定的;基于所述全局尺寸和所述预设攻击区域上限尺寸进行参数计算,得到目标局部图像的比重参数,所述目标局部图像中存在所述参考攻击区域的图像内容;获取参考局部图像提取数量,基于所述参考局部图像提取数量将所述参考图像随机进行局部图像提取,得到参考局部图像提取数量的局部图像;基于所述参考局部图像提取数量的局部图像进行局部分类识别,得到参考局部图像提2CN113762249A权利要求书2/4页取数量的局部分类识别结果,基于所述参考局部图像提取数量的局部分类识别结果进行统计计算,得到所述目标局部图像的