【摘 要】
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随着深度学习的普及与发展，对抗样本的存在严重威胁着深度学习模型的安全。针对物理世界中对抗样本的攻击问题，提出了一种基于注意力机制的物理对抗样本检测方法。该方法将注意力机制与特征压缩相结合，对局部可视对抗样本主要区域进行针对性检测，排除非主要区域的影响，减少计算工作量；通过有效组合多种特征压缩方法对样本中的主要区域进行处理，破坏对抗噪声块的结构，使其失去攻击性。在MNIST和CIFAR-10数据集上
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随着深度学习的普及与发展，对抗样本的存在严重威胁着深度学习模型的安全。针对物理世界中对抗样本的攻击问题，提出了一种基于注意力机制的物理对抗样本检测方法。该方法将注意力机制与特征压缩相结合，对局部可视对抗样本主要区域进行针对性检测，排除非主要区域的影响，减少计算工作量；通过有效组合多种特征压缩方法对样本中的主要区域进行处理，破坏对抗噪声块的结构，使其失去攻击性。在MNIST和CIFAR-10数据集上对不同的对抗攻击进行防御测试，并与其他对抗防御方法进行对比实验。结果表明，该方法的防御准确率可达到95%
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