一种视觉复杂度引导的扩散模型对抗防御方法

本发明提出了一种视觉复杂度引导的扩散模型对抗防御方法，该方法包括如下步骤：步骤1)将被攻击的视频对抗样本作为输入，逐帧计算对抗视频样本的视觉复杂度；步骤2)根据样本视觉复杂度与扩散净化尺度的映射关系，选择合适的扩散净化尺度；步骤3)对对抗视频样本进行前向扩散，依据步骤2)选定的净化尺度，使用强度合适的高斯噪声在淹没对抗扰动的同时，尽可能保留视频帧的主成分，得到扩散视频样本；步骤4)对扩散视频样本进行反向扩散，并采用一次性去噪策略，高效地将扩散样本恢复为净化样本；步骤5)将净化后的良性视频输入智能视频系统以得到正确的决策，完成对对抗攻击的防御。