針對(duì)說(shuō)話(huà)人識(shí)別對(duì)抗樣本生成方法研究

摘要： 針對(duì)基于生成式的對(duì)抗樣本生成方法生成的對(duì)抗樣本真實(shí)性較低和攻擊效果欠佳的問(wèn)題，提出一種基于AdvGAN和CGAN的對(duì)抗樣本生成方法ACGAN。首先，針對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行攻擊，ACGAN通過(guò)在訓(xùn)練和攻擊階段引入額外的目標(biāo)標(biāo)簽，生成具有針對(duì)性的頻域上的對(duì)抗樣本。其次，在生成器和鑒別器中引入門(mén)控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幫助ACGAN模型捕捉到更精確的數(shù)據(jù)特征，從而提高攻擊成功率。最后，引入感知損失... （共9頁(yè)）