基于强化学习的智能算力测试安全检测方法

本发明涉及基于强化学习的智能算力测试安全检测方法，属于对抗攻击和人工智能技术领域，所述方法包括以下步骤：S1：将数据集划分为训练集和测试集；S2：准备目标模型f：S3：基于强化学习的对抗样本生成：S4：训练智能体与评估，其中，步骤S3包括：3.1，构建智能体，3.2，利用智能体生成扰动，并将其与上一轮形成对抗样本结合形成新的对抗样本，即迭代，和3.3，计算奖励并且对奖励进行累计。本发明通过将强化学习应用于智能算力测试安全检测，能够动态优化对抗样本的生成过程，并通过迭代生成机制，使得智能体能够根据目标模型的响应连续改进扰动生成策略，从而使生成的对抗样本攻击效率更高。