关键词：对抗攻击、迁移学习、鲁棒性评估、人工智能安全
项目概况：
(一)项目背景
本项目针对人工智能安全领域中物理场景下对抗攻击有效性不足、防御方案普适性差、缺乏系统性安全评估体系等核心难题，依托集成迁移学习、通用扰动生成、随机对抗训练、变分自编码器检测修复等关键技术开展攻关，旨在突破物理环境适应性弱、攻击手段单一、防御泛化能力不足等技术瓶颈限制，满足智能语音识别、人脸识别、目标检测等典型应用场景的安全防护迫切需求，对人工智能技术安全迭代及民用化落地应用具有重大战略意义。
(二)项目简介
本项目人工智能攻防对抗平台聚焦人工智能安全领域中物理环境适应性不足、攻防方案覆盖不全、评估体系缺失难题，通过高命中率迁移攻击、通用扰动生成、动态防御加固、层次化评估核心技术手段，开发出可扩展可重构的攻防对抗平台，已在语音识别(LSTM模型)、人脸识别(MobileNet模型)、舰船目标检测(Faster-RCNN模型) 三类系统中完成技术验证，有效解决了物理场景攻击有效性低、防御碎片化、评估不可量化问题，为智能安防、军事国防领域提供了系统性安全解决方案。
关键技术与创新点
本项目采用“以攻验防、以防促攻”技术架构，围绕攻击生成、防御加固、评估验证核心模块展开攻关，重点突破物理环境适应性、攻击泛化性、防御实时性技术难点。以下是本项目涉及的关键技术：
1、关键技术一：基于集成迁移学习的高命中率有目标攻击技术：融合多模型特征迁移，提升黑盒场景攻击效率。
2、关键技术二：通用性扰动对抗攻击技术：生成跨模型通用对抗样本，适配复杂物理环境。
3、关键技术三：随机对抗训练安全增强技术：通过动态噪声注入提升模型防御泛化能力。
4、关键技术四：变分自编码器对抗样本检测修复技术：实现对抗样本快速检测与修复。
本项目创新点包括：
1、构建多框架兼容平台：支持TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle主流框架，突破现有平台(如CleverHans仅支持TensorFlow)的单一性限制。
2、设计层次化鲁棒性评估体系：针对语音/图像/视频场景建立量化评估指标，覆盖黑盒/白盒/GAN攻击等多模式测试。
3、开发物理环境模拟引擎：集成噪声干扰、光照畸变、遮挡等环境扰动生成功能，提升物理场景测试真实性。
4、实现攻防方案全覆盖：整合FGSM、PGD、C&W等白盒算法与遗传算法、差分进化等黑盒算法，大幅提升测试全面性。
技术成果清单：
序号 | 成果类型 | 具体内容 |
1 | 知识产权 | 基于空域映射与频域加性扰动的对抗样本生成方法及装置(专利号:CN202311705154.6) 基于训练推理解耦触发器的后门攻击方法、装置和设备 (专利号:CN202311697612.6) 一种基于环境模拟与双目标优化的测试样本生成方法 (专利号:CN202311354131.5) 一种基于经验模态分解的智能模型鲁棒性测试方法 (专利号:CN202310357028.X) 一种针对神经网络算法投毒攻击的鲁棒训练方法 (专利号:CN202310363794.7) 一种针对语音识别后门攻击的触发器逆向还原方法 (专利号:CN202310355410.7) |
2 | 知识产权 | 智能系统攻防对抗演示平台软件V1.0 |
3 | 标准/规范 |
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4 | 其他 |
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技术成熟度：
概念验证 原理样机 工程样机 中试 产业化
合作方式：
联合研发 技术入股 转让 授权(许可) 面议
