(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 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111366061.6 (22)申请日 2021.11.18 (71)申请人 广州大学 地址 510006 广东省广州市番禺广州大 学 城外环西路23 0号 (72)发明人 顾钊铨　罗慧丽　王乐　邱俊杰　 谢文嵘　陈植钦　董法山　唐可可　 张登辉　李树栋　李默涵　仇晶　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 代理人 颜希文　郝传鑫 (51)Int.Cl. G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗 样本的方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于自适应信赖域半径 校正生成对抗样本的方法， 包括如下步骤： 步骤 S1， 输入原始图像 X， 将其表示成a ×b的矩阵D， 在 矩阵D中进行核心区域定位； 步骤S2， 采用自适应 信赖域半径校正算法限制图片的扰动范围， 得到 基于信赖域半径校正 算法的对抗样本 。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114169532 A 2022.03.11 CN 114169532 A 1.一种基于自适应信赖域半径校正 生成对抗样本的方法， 包括如下步骤： 步骤S1， 输入原 始图像X， 将其表示成a ×b的矩阵D， 在矩阵D中进行核心区域定位； 步骤S2， 采用自适应信赖域半径校正算法限制图片的扰动范围， 得到基于信赖域半径 校正算法的对抗样本 。 2.如权利要求1所述的一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗样本的方法， 其特征 在于， 步骤S2进一 步包括： 步骤S200， 给定模型函数f(x)， 目标函数g(x)； 步骤S201， 若模型函数f(x)的一次导数信息||gk||≤ ε， 则停止更新信赖域， 其中， | ε|＜ 0.001； 步骤S202， 计算信赖域半径， 并更新所述原 始图像X； 步骤S203， 采用信赖域半径修 正算法校正信赖域半径； 步骤S204， 利用校正后的信赖域半径 rk构造对抗样本； 步骤S205， 重复执 行步骤S201 ‑S204进行 K轮迭代， 得到最终的对抗样本 。 3.如权利要求2所述的一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗样本的方法， 其特征 在于： 于步骤S203中， 将 所述信赖域半径rk与自定义超参数c0进行比较， 根据比较结果确定 自适应的变量参数c6， 更新下一轮 的可扰动的范围， 从而将所述信赖域半径rk控制在信赖 域的领域。 4.如权利要求3所述的一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗样本的方法， 其特征 在于， 于步骤S20 3中， 若信赖域半径 rk＞自定义超参数c0， 则计算： c6＝||sk||/||yk||， 其中yk＝gk‑gk‑1， gk为模型函数f(x)的一次导数信息； 否则令c6＝c6/4； 然后更新信赖域Δk+1， 将信赖域半径 rk控制在信赖域的领域。 5.如权利要求4所述的一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗样本的方法， 其特征 在于： 通过 上一轮的梯度矩阵gk对k+1轮的扰动范围Δk+1即信赖域， 进行 更新。 6.如权利要求5所述的一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗样本的方法， 其特征 在于， 所述信赖域Δk+1更新如下： 其中， Δk+1被定义为k+1轮的信赖域， c6表示自适应的变量参数， sk为步长因子， 其中 表示对f(xk)求一次导， c2为自定义 参数， 0＜c2＜1。 7.如权利要求6所述的一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗样本的方法， 其特征 在于， 于步骤S20 3后， 还包括如下步骤： 如果信赖域半径rk＞自定义超参数c0， 则修正所述模型函数f(x)的二次导数Bk以进一 步对信赖域进行修 正， 并令k ＝k+1， 返回至步骤S201。 8.如权利要求7所述的一种基于自适应信赖域半径校正生成对抗样本的方法， 其特征 在于， 于步骤S204中， 所述对抗样本构造如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114169532 A 2其中， 表示第k轮生成的对抗样本 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114169532 A 3