【摘 要】
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近年来，基于深度神经网络的视觉识别模型因其在准确率、成本及效率等方面的优势而广泛应用于自动驾驶、工业检测及无人机导航等领域.而深度神经网络自身易受数字域或物理域对抗样本攻击导致模型误判，因此其在无人驾驶等具有强鲁棒性、高实时性要求的场景中部署和应用可能为系统引入新的风险.现有的防御方案在增强模型鲁棒性的同时往往造成准确率明显下降，且往往不能对像素攻击和补丁攻击均提供较强防御能力.因此，设计一种精度
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金重点项目（U1713212）;国家自然科学基金（61806130,6197071246,62002338）； 国家重点研发项目（2020YFA0908700）； 广东省基础与应用基础研究基金项目（2021A1515011153）； “珠江人才计划”引进创新创业团
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近年来，基于深度神经网络的视觉识别模型因其在准确率、成本及效率等方面的优势而广泛应用于自动驾驶、工业检测及无人机导航等领域.而深度神经网络自身易受数字域或物理域对抗样本攻击导致模型误判，因此其在无人驾驶等具有强鲁棒性、高实时性要求的场景中部署和应用可能为系统引入新的风险.现有的防御方案在增强模型鲁棒性的同时往往造成准确率明显下降，且往往不能对像素攻击和补丁攻击均提供较强防御能力.因此，设计一种精度高且对多类对抗攻击均具有强鲁棒性的实时综合防御策略成为深度神经网络视觉方案落地应用的关键.本文提出一种基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略ComDCT，首先构建图像压缩感知压缩域与其稀疏离散余弦系数之间的映射神经网络，并将网络输出的离散余弦系数通过离散余弦逆变换恢复为去除对抗性扰动的图像作为分类器输入，以降低对抗样本攻击成功率.其次，本文提出通过引入分类损失进一步提升防御策略的综合性能，并根据防御者是否掌握分类模型参数结构等信息分析讨论并验证了黑盒、白盒两种防御模式下引入分类损失的有效性.相比于ComDefend、MF、TVD、LRR等多种防御方法，本文提出的基于压缩感知的神经网络实时综合防御策略在白盒防御模式下防御性能综合指标PDA在LISA、SVHN数据集上分别提升11.88%、7.01%以上，黑盒防御模式下分别提升9.25%、6.7%以上.
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