一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法

本发明涉及深度神经网络的鲁棒性和安全性评估领域，具体涉及一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法，该方法通过在对抗样本生成方法中引入两条随机数据增强支路，各支路分别基于像素空间和HSV颜色空间实现图像随机裁剪填充和随机颜色变换，并通过构建概率模型控制返回的图像样本，在增加原始样本的多样性的同时降低了对抗样本对原数据集的依赖，从而提高其可迁移性。