一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法和装置

本申请提供一种基于多特征显著图融合的对抗样本生成方法和装置，以生成较高质量的对抗样本。该方法包括：获取多个图片样本数据，将多个图片样本数据划分为训练集、测试集和验证集，通过训练集、验证集、测试集选取最优模型参数；将任一原始图片样本输入到人工智能模型，基于梯度和扰动的可解释性方法分别得到第一、第二特征显著图，将其进行融合增强，得到增强特征显著图；将增强特征显著图进行截断和归一化处理，得到处理后的增强特征显著图；基于全局梯度攻击算法，得到原始图片样本的全局对抗扰动；将全局对抗扰动和处理后的增强特征显著图进行叠加处理，得到原始图片样本的局部对抗扰动；将局部对抗扰动添加至原始图片样本生成对抗样本。