公开(公告)号：CN115967944A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211382604.8

申请日：2022-11-07

申请人： 广州大学

发明人： 卓胜达 ,  王宇 ,  李银锋 ,  肖翔仁 ,  何锦淳 ,  何日鑫 ,  陈浩弘

IPC分类号： H04W12/122 ,  H04L41/14 ,  H04L9/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提出了一种基于GAN模型的多数据特征域扰动攻击方法，其特征在于：所述GAN模型是包括生成器和判别器这两个神经网络，通过生成器与判别器之间的相互博弈，达到相互平衡的状态的模型。所述多数据特征域是指同一物体的数据存在形式并不是单一的，如雷达数据就包括复数、实数及RGB等三种格式，同样音频也存在有时频、空间频域等格式。该基于GAN模型的多数据特征域扰动攻击方法，提出相对均值交叉熵损失函数，在考虑单一样本的区分情况下，也考虑同一类别的区分情况。同时通过跨域算法实现不同数据特征空间都成功发起扰动攻击，并且能灵活在不同的数值空间上迁移扰动，从而实现对样本的有目标跨域攻击以及无目标跨域攻击。

公开(公告)号：CN115796301A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211382596.7

申请日：2022-11-07

申请人： 广州大学

发明人： 卓胜达 ,  王宇 ,  崔田莹 ,  李银锋 ,  肖翔仁 ,  何锦淳 ,  何日鑫 ,  陈浩弘

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06F18/214

摘要： 本发明涉及到半监督学习与在线学习领域，尤其涉及了在线任意数据流场景下的半监督算法，该算法框架主要分为任意数据流构建、通过高斯联结GC学习潜规则、通过局部密度峰值Local‑DPC学习数据的几何结构特征、加速收敛的在线组合算法四个部分。任意数据流构建是针对真实线上应用场景中所出现的混合、缺失两个情况的数据集；通过GC学习潜规则是利用观测数据空间通过边缘分布函数构建潜在数据特征空间；通过Local‑DPC学习数据特征空间的几何结构，构建缺失标签的伪标签。最终，针对不同的数据分布空间下的模型构建加速收敛的在线组合算法。混合在线数据流场景下的半监督算法模型不仅有效解决缺失数据填充问题，同时也解决缺失数据缺失标签问题。