公开(公告)号：CN109034632B

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201810877437.1

申请日：2018-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 初妍 ,  王泉 ,  李传博 ,  魏兰兰 ,  栾兰 ,  夏琳琳 ,  沈洁 ,  于海涛 ,  高迪 ,  张艳丽

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于对抗样本的深度学习模型安全风险评估方法，属于计算机技术领域。所述方法通过原始样本图像xc进行预处理和利用待测目标深度学习模型对原始样本图像xc进行预测等步骤实现深度学习模型安全风险评估。所述方法能够实现对深度学习模型安全风险的有效评估。

公开(公告)号：CN109034632A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810877437.1

申请日：2018-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 初妍 ,  王泉 ,  李传博 ,  魏兰兰 ,  栾兰 ,  夏琳琳 ,  沈洁 ,  于海涛 ,  高迪 ,  张艳丽

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06Q10/0635 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/06393

Abstract: 本发明提出了一种基于对抗样本的深度学习模型安全风险评估方法，属于计算机技术领域。所述方法通过原始样本图像xc进行预处理和利用待测目标深度学习模型对原始样本图像xc进行预测等步骤实现深度学习模型安全风险评估。所述方法能够实现对深度学习模型安全风险的有效评估。