基于未来梯度信息的对抗样本生成方法、系统及存储介质

本发明公开了基于未来梯度信息的对抗样本生成方法、系统及存储介质，该方法的步骤包括：首先输入原始图像，图像分类模型（分类器）以及相关参数，多次应用基于动量的迭代攻击方法，获取未来多次迭代后产生的对抗样本；通过计算未来梯度，即当前迭代和未来多次迭代的对抗样本的梯度之和；使用未来梯度更新动量；使用更新后动量来生成本次迭代最终的对抗样本。本发明通过利用从未来看的思想对现有的基于动量的迭代攻击方法进行改良，采用内外两层迭代方式，每进行一次外层迭代都要在内层未来迭代次，以获取未来梯度信息，克服了传统对抗攻击方法未能充分利用未来梯度信息的不足，有效地提升了对抗样本的攻击成功率和迁移性。