基于神经网络智能运输系统对抗样本语义算法的分析与研究

摘要：

在现代工业中智能运输系统已经被大规模运用,同时信息安全对物流行业的影响也越来越高.通过神经网络相关研究,利用对抗样本攻击神经网络模型,可以增强对抗样本的有效性,并将相关研究内容加以应用并提升智能运输系统的安全性.该文通过分析与研究神经网络对抗样本语义算法,模拟验证攻击,提高攻击样本的有效性.通过多种实验方法,针对对抗样本语义算法的改进,完善语义对抗样本的生成方法,添加对抗扰动等.实验结果表明,在经过对算法增加扰动、机器学习、特征压缩防御处理后,有效性相较于传统方法大幅提高.

关键词：机器学习、神经网络、对抗样本、语义算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：93-97,108