申请/专利权人：东南数字经济发展研究院

申请日：2020-10-30

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112216273B

主分类号：G10L15/06

分类号：G10L15/06;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/0475

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.01.29#实质审查的生效;2021.01.12#公开

摘要：本发明公开了一种针对语音关键词分类网络的对抗样本攻击方法，包括以下步骤：1按照训练策略选择训练数据以及训练的批大小的目标标签；2将数据以及标签输入到生成器G中，生成对抗扰动，并且构建相应的对抗样本；3将生成的对抗样本分别输入到判别器D和目标受害模型，得到相应的损失，并且计算相应的损失，更新网络的参数；4重复步骤1至步骤4，直到满足训练的停止条件，最终得到训练好的模型；5模型使用，加载模型参数，输入语音样本以及目标标签，即可快速的生成对抗样本。使用本发明提出的方法，能够实现实时场景下基于语音关键词分类网络应用的对抗样本攻击。

主权项：1.一种针对语音关键词分类网络的对抗样本攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：1按照训练策略选择训练数据以及训练的批大小的目标标签；2将数据以及标签输入到生成器G中，生成对抗扰动，并且构建相应的对抗样本；3将生成的对抗样本分别输入到判别器D和目标受害模型，得到相应的损失，然后计算相应的损失，更新网络的参数，受害者模型的作用是对生成的对抗样本进行分类，并且将对抗样本与目标标签的分类损失回传到生成器G，指导生成器G生成能够使对抗样本识别为目标标签的扰动；4重复步骤1至步骤4，直到满足训练的停止条件，最终得到训练好的模型；5模型使用，加载模型参数，输入语音样本以及目标标签，即可快速的生成对抗样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南数字经济发展研究院 一种针对语音关键词分类网络的对抗样本攻击方法

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