CN111783551B - 基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法 - Google Patents

基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法。该方法包括：根据汽车自动驾驶图像识别系统的交通信号识别任务选取多个交通信号牌图片作为图片训练集并作为初始训练集；构建汽车自动驾驶图像识别系统的贝叶斯卷积神经网络模型，对模型进行训练以确定模型参数；设定扰动值和扰动值增长步长，生成多个对抗样本；将对抗样本作为训练集数据，结合初始训练集对模型进行训练，以更新模型参数；基于更新后模型参数，对汽车自动驾驶图像识别系统进行改进。本发明的方法通过混合不同扰动值下生成的对抗样本对神经网络模型进行对抗训练，能够使模型学习到更多特征，有效地提升模型的鲁棒性，从而提高汽车自动驾驶图像识别系统的识别精度。

Description

基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法
技术领域
本发明涉及图像智能识别技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法。
背景技术
随着深度学习的发展，深度神经网络(DNN)在计算机视觉和自然语言处理等方面有了很多应用。神经网络非常复杂，同时也是十分脆弱的，例如在图像识别任务中，当对图片添加微小的噪声时，能使模型将之以很高的概率分类错误。
目前将添加了扰动的图片称为对抗样本，为了防御对抗样本的攻击，目前主要采用对抗训练方法来神经网络模型的鲁棒性，以保证图像的准确识别分类；现有的对抗训练方法通过将对抗样本作为训练集，以对神经网络模型进行训练，从而使神经网络模型学习到对抗样本的特征，提升神经网络模型的识别分类准确率。
以汽车自动驾驶系统的自动识别功能为例，现有的汽车自动驾驶系统在使用时，需要对交通信号牌等标识进行识别，以控制汽车进行下一步的行动，若是在汽车自动驾驶系统识别信号牌的过程中受到攻击者的恶意攻击，则可能将限速标志识别成其他信号，从而造成灾难性的后果。因此，要求汽车自动驾驶系统的图像识别系统需要有良好的鲁棒性。然而，现有的对抗训练方法中，神经网络模型只利用特定设置的扰动值下生成的对抗样本进行训练，当面对不同扰动值生成的对抗样本时，不具有良好的鲁棒性，无法实现图像的准确识别分类，即利用现有的对抗训练方法无法使汽车自动驾驶系统的图像识别系统具备良好的鲁棒性以防御恶意攻击。
发明内容
为解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法，该方法能显著提升神经网络模型的鲁棒性，实现图像的准确识别分类。
为此，本发明公开了一种基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法。该方法包括：
1)根据汽车自动驾驶图像识别系统的交通信号识别任务选取多个交通信号牌图片作为图片训练集，将选取的图片数据集作为初始训练集；
2)构建汽车自动驾驶图像识别系统的贝叶斯卷积神经网络模型，利用初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以确定贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
3)设定扰动值和扰动值增长步长，在选择的图片数据集的基础上利用设定的扰动值和扰动值增长步长生成多个对抗样本；
4)将生成的多个对抗样本作为训练集数据，结合初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以更新贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
5)基于更新后的贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数，对汽车自动驾驶图像识别系统进行改进。
进一步地，在上述基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法中，利用迭代梯度下降法生成对抗样本。
进一步地，在上述基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法中，利用迭代梯度下降法生成对抗样本包括如下步骤：
选择一个初始纯净样本；
确定贝叶斯卷积神经网络模型的损失函数；
确定损失函数的梯度方向；
基于选择的初始纯净样本和损失函数的梯度方向，进行多次迭代以获取对抗样本。
进一步地，在上述基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法中，对抗样本可以通过下式1确定；
其中，f(x；ω)表示神经网络，x表示输入样本，ω表示网络权重，xt+1表示经过t+1次迭代的对抗样本，xt表示经过t次迭代得到的对抗样本，xt+1和xt均为生成最终对抗样本的中间结果，α表示扰动值增长步长，x0＝xo，xo表示初始纯净样本，表示损失函数，/>表示损失函数/>对输入样本xt求梯度，/>表示取/>的梯度方向，yo表示样本的真实类别，γ表示投影操作。
进一步地，在上述基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法中，α为0.005、0.01或0.02。
进一步地，在上述基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法中，将生成的对抗样本作为训练集数据，包括：
将所有生成的对抗样本作为输入样本输入步骤2确定的贝叶斯卷积神经网络模型，以得到对应的输出结果；
根据不确定性从大到小对所有的输出结果进行排序，选择位于前序的若干个输出结果所对应的对抗样本作为训练集数据。
本发明技术方案的主要优点如下：
本发明的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法通过混合不同扰动值下生成的对抗样本对神经网络模型进行对抗训练，能够使神经网络模型学习到更多的特征，有效地提升神经网络模型的鲁棒性，从而提高汽车自动驾驶图像识别系统的图像识别精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下结合附图，详细说明本发明实施例提供的技术方案。
如附图1所示，本发明一实施例提供了一种基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法，该方法用于对汽车自动驾驶图像识别系统进行训练，该方法包括如下步骤：
(1)根据汽车自动驾驶图像识别系统的交通信号识别任务选取多个交通信号牌图片作为图片训练集，将选取的图片数据集作为初始训练集；
(2)构建汽车自动驾驶图像识别系统的贝叶斯卷积神经网络模型，利用初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以确定贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
(3)设定扰动值和扰动值增长步长，在选择的图片数据集的基础上利用设定的扰动值和扰动值增长步长生成多个对抗样本；
(4)将生成的多个对抗样本作为训练集数据，结合初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以更新贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
(5)基于更新后的贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数，对汽车自动驾驶图像识别系统进行改进。
以下对本发明一实施例提供的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法的步骤及原理进行具体说明。
(1)根据汽车自动驾驶图像识别系统的交通信号识别任务选取多个交通信号牌图片作为图片训练集，将选取的图片数据集作为初始训练集；
本发明一实施例中，可以选择网络公开的交通信号牌对应的数据集作为图片数据集，也可以通过对现有的交通信号牌进行拍摄采集以获取交通信号牌图片，将获取的交通信号牌图片作为图片数据集；其中，当采用拍摄采集方式获取交通信号牌图片，并将获取的交通信号牌图片作为图片数据集时，需要对获取的所有交通信号牌图片进行格式预处理，以保证图片数据集的每一个数据的格式一致。
(2)构建汽车自动驾驶图像识别系统的贝叶斯卷积神经网络模型，利用初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以确定贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
现有的汽车自动驾驶图像识别系统通常采用卷积神经网络模型，本发明一实施例中，为了提高汽车自动驾驶图像识别系统的鲁棒性，以提高图像识别精度，将汽车自动驾驶图像识别系统对应的卷积神经网络模型替换为贝叶斯卷积神经网络模型，而后利用上述确定的初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以确定贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数。
对于如何将将汽车自动驾驶图像识别系统对应的卷积神经网络模型替换为贝叶斯卷积神经网络模型，以下进行具体说明：保持卷积神经网络模型的具体构架不变，如各层的输入特征维度大小及输出特征维度大小、卷积核大小和输出的特征图个数等均保持不变，仅将卷积神经网络模型的权重由固定值形式调整为分布形式，即可将卷积神经网络模型替换为贝叶斯卷积神经网络模型。
由于贝叶斯卷积神经网络模型中的权重为分布形式，则网络模型中保存的参数为确定其分布形式的参数；本发明一实施例中，贝叶斯卷积神经网络模型和普通神经网络模型的更新方式相同，均采用后向传播对网络模型的权重参数进行修正更新，即一次计算出损失值关于各种权重参数的梯度，利用梯度信息对参数进行更新，以对权重的分布进行更新；对于权重参数，可先假设其对应的分布为高斯分布，先人为给定权重的先验信息，基于当前数据，不断进行更新后验分布，从而训练得到一个贝叶斯卷积神经网络模型的初始模型。
(3)设定扰动值和扰动值增长步长，在选择的图片数据集的基础上利用设定的扰动值和扰动值增长步长生成多个对抗样本；
本发明一实施例中，利用迭代梯度下降法生成对抗样本；具体地，利用迭代梯度下降法生成对抗样本包括如下步骤：
选择一个初始纯净样本；
确定贝叶斯卷积神经网络模型的损失函数；
确定损失函数的梯度方向；
基于选择的初始纯净样本和损失函数的梯度方向，进行多次迭代以获取对抗样本。
其中，初始纯净样本为作为初始训练集的图片数据集中的任意一个图片数据；
对抗样本可以通过下式1确定；
式中，f(x；ω)表示神经网络，x表示输入样本，ω表示网络权重，xt+1表示经过t+1次迭代的对抗样本，xt表示经过t次迭代得到的对抗样本，xt+1和xt均为生成最终对抗样本的中间结果，α表示扰动值增长步长，x0＝xo，xo表示初始纯净样本，表示损失函数，/>表示损失函数/>对输入样本xt求梯度，/>表示取/>的梯度方向，yo表示样本的真实类别，γ表示投影操作，在生成对抗样本的过程中，中间结果可能会超过指定数值范围，通过设置投影操作将超过指定数值范围的中间结果的数值投影到指定数值范围内；例如，要求图片每一个像素值均在0～255范围内，超过此范围的像素将被投影到0～255区间，如-1取0，280取255。
其中，t的数值根据实际情况选定，例如可以为10～20；α的数值根据实际情况选定，例如可以0.005、0.01或0.02。
本发明一实施例中，扰动值根据图片数据集具体设定，扰动值用于限定基于扰动值增长步长经多次迭代获取的对抗样本与初始纯净样本的最大差异范围，保证生成的对抗样本与初始纯净样本的差异小于设定的扰动值。
(4)将生成的多个对抗样本作为训练集数据，结合初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以更新贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
从作为初始训练集的图片数据集中选择多个不同初始纯净样本，利用上述式1生成多个不同的对抗样本，将多个对抗样本作为训练集数据，结合初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以更新贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数。
(5)基于更新后的贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数，对汽车自动驾驶图像识别系统进行改进。
利用生成的多个对抗样本和初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，得到更新的贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数，基于更新的模型参数对汽车自动驾驶图像识别系统的网络模型进行更新改进。
进一步地，由于贝叶斯卷积神经网络的训练会耗费较长的时间，且进行对抗样本的训练时也会耗费额外的时间成本；由于贝叶斯卷积神经网络在预测时具有不确定性的特定，为了提升贝叶斯卷积神经网络的训练效率，本发明一实施例中，将生成的对抗样本作为训练集数据，包括：将所有生成的对抗样本作为输入样本输入步骤2确定的贝叶斯卷积神经网络模型，以得到对应的输出结果；根据不确定性从大到小对所有的输出结果进行排序，选择位于前序的若干个输出结果所对应的对抗样本作为训练集数据。
如此设置，能够减少训练集数据的数目以提升训练效率，又保证神经网络模型的鲁棒性能够得到提升。
其中，输出结果的选择数量可以根据实际情况进行确定。
可见，本发明一实施例提供的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法通过混合不同扰动值下生成的对抗样本对神经网络模型进行对抗训练，通过增加训练数据能够使神经网络模型学习到更多的特征，有效地提升神经网络模型的鲁棒性，从而提高汽车自动驾驶图像识别系统的图像识别精度。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。此外，本文中“前”、“后”、“左”、“右”、“上”、“下”均以附图中表示的放置状态为参照。
最后应说明的是：以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法，其特征在于，所述方法用于对汽车自动驾驶图像识别系统进行训练，所述方法包括：
1)根据汽车自动驾驶图像识别系统的交通信号识别任务选取多个交通信号牌图片作为图片训练集，将选取的图片数据集作为初始训练集；
2)构建汽车自动驾驶图像识别系统的贝叶斯卷积神经网络模型，利用初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以确定贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
3)设定扰动值和扰动值增长步长，在选择的图片数据集的基础上利用设定的扰动值和扰动值增长步长生成多个对抗样本；
4)将生成的多个对抗样本作为训练集数据，结合初始训练集对贝叶斯卷积神经网络模型进行训练，以更新贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数；
5)基于更新后的贝叶斯卷积神经网络模型的模型参数，对汽车自动驾驶图像识别系统进行改进；
将生成的对抗样本作为训练集数据，包括：
将所有生成的对抗样本作为输入样本输入步骤2)确定的贝叶斯卷积神经网络模型，以得到对应的输出结果；
根据不确定性从大到小对所有的输出结果进行排序，选择位于前序的若干个输出结果所对应的对抗样本作为训练集数据，以减少训练集数据的数目提升训练效率，并提升贝叶斯卷积神经网络模型的鲁棒性。
2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法，其特征在于，利用迭代梯度下降法生成对抗样本。
3.根据权利要求2所述的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法，其特征在于，利用迭代梯度下降法生成对抗样本包括如下步骤：
选择一个初始纯净样本；
确定贝叶斯卷积神经网络模型的损失函数；
确定损失函数的梯度方向；
基于选择的初始纯净样本和损失函数的梯度方向，进行多次迭代以获取对抗样本。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法，其特征在于，对抗样本可以通过下式1确定；
其中，f(x；ω)表示神经网络，x表示输入样本，ω表示网络权重，xt+1表示经过t+1次迭代的对抗样本，xt表示经过t次迭代得到的对抗样本，α表示扰动值增长步长，x0＝xo，xo表示初始纯净样本，l(f(xt；ω),yo)表示损失函数，表示损失函数l(f(xt；ω),yo)对输入样本xt求梯度，/>表示取/>的梯度方向，yo表示样本的真实类别，γ表示投影操作。
5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法，其特征在于，α为0.005、0.01或0.02。
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