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

作者：李涛

来源：自动化与仪表, 2022, 37(11): 93-108.

DOI：10.19557/j.cnki.1001-9944.2022.11.019

• 机器学习
• 神经网络
• 对抗样本
• 语义算法

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。