【摘 要】
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针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本集成防御方法.该方法使用生成对抗网络训练多个能够消除对抗样本表面对抗扰动的生成器,使用集成学习方法将多个生成器进行集成作为最终的防御.该方法的生成对抗网络由生成器和判别器组成.生成器以对抗样本作为输入,其目的是消除对抗样本表面的对抗扰动;判别器以良性样本与消除对抗扰动后的样本作为输入,其目的是区分输入的样本;生成器与判别器交替训练,当判别器无法对输入的样本做出区
【机 构】
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中国矿业大学 教育部矿山数字化工程研究中心,江苏 徐州 221116;中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116;徐州医科大学 医学信息与工程学院,江苏 徐州 221004
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针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基于生成对抗网络的对抗样本集成防御方法.该方法使用生成对抗网络训练多个能够消除对抗样本表面对抗扰动的生成器,使用集成学习方法将多个生成器进行集成作为最终的防御.该方法的生成对抗网络由生成器和判别器组成.生成器以对抗样本作为输入,其目的是消除对抗样本表面的对抗扰动;判别器以良性样本与消除对抗扰动后的样本作为输入,其目的是区分输入的样本;生成器与判别器交替训练,当判别器无法对输入的样本做出区分时,生成器达到最佳状态.集成防御使用平均法作为集成策略,通过平均多个生成器的防御结果,取长补短,提升单个防御的能力;通过预训练生成器来降低防御的时间消耗,通过集成多个生成器来提升单个生成器的防御能力.分别在MNIST数据集与CIFAR10数据集上,用本文的集成防御方法与其他防御方法对常见的对抗样本进行防御,以分类准确率作为评价防御能力的指标,并记录防御的时间消耗.实验结果表明,本文方法能以较低的时间消耗防御多种对抗样本,并且防御能力比已有的防御方法更好.
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为了提高卫星网络节点故障定位的正确性和完全性,提出了基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法.利用Kalman滤波算法追踪卫星网络节点故障信号,并实施预估及校正,获得最优的故障状态变量估计值,初始化故障状态变量估计值,将自适应概率神经网络的样本误差函数视为适应度函数寻优平滑因子集,经过多次迭代获得的最优解,即平滑因子集,实现卫星网络节点故障定位.实验结果表明:所提方法卫星网络节点故障定位的正确率始终高于95％,故障定位的完全率基本不受故障数量影响,始终保持最高,具备较高的完全性,且定位时延
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