深度学习模型隐蔽攻击方法及系统

本发明提供深度学习模型隐蔽攻击方法及系统，方法包括：目标模型分析；确定补丁区域；RGB圆片初始化；透明度和颜色调整；迭代优化；最优配置确认；对抗样本生成。本发明解决了对抗样本隐蔽性较差、缺乏针对性的区域攻击策略以及元素透明度调整不足的技术问题。