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基于生成對抗網絡的對抗防御系統

夏文志  
【摘要】:針對不斷更新的對抗攻擊,提出一個基于生成對抗網絡的防御系統。系統利用生成對抗網絡不斷生成新的對抗樣本,反復訓練模型以增強其魯棒性。具體過程為將預先訓練的卷積神經網絡和外部GAN(conditional GAN:Pix2Pix)相結合,自動流水線式地推斷對抗樣本和干凈樣本之間的轉換關系,并合成新的對抗樣本。根據分辨得到的反饋結果不斷調節生成對抗網絡中的生成器和判別器,以增強其性能,而新合成的對抗樣本被用來加強迭代管道中的防御模型。最后通過實驗證明了該系統的有效性。
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