一种针对两阶段目标检测模型的非定向对抗攻击方法及系统

本发明公开了一种针对两阶段目标检测模型的非定向对抗攻击方法，涉及深度学习安全技术领域，利用原始图像数据对两阶段目标检测模型进行训练，得到训练后的两阶段目标检测模型；将目标图像输入值所述训练后的两阶段目标检测模型中，获取目标图像所有分类正确的候选区域以及所述候选区域的类别；利用目标图像所有被分类到对应类别中的候选区域构造目标函数，对所述目标函数求解，得到对抗扰动，通过所述对抗扰动获取对抗样本，该方法不仅减小了对抗样本的扰动，而且能够令目标检测模型将目标分类到背景类别中，从而使得攻击目标隐藏。