基于内容特征的对抗验证码生成方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于内容特征的对抗验证码生成方法、装置、设备及介质。所述方法包括：采用已训练好的源模型中的特征提取器提取获取的原始验证码图像和风格图像的特征；采用风格迁移AdaIN对提取到的原始验证码特征和风格特征进行处理得到多个风格化特征；针对每一风格化特征，采用源模型中的分类器对风格化特征进行分类得到多个预测置信度，根据原始验证码图像、预设损失函数以及每一风格化特征所对应的多个预测置信度通过源模型中的分类器计算内容特征的聚合梯度；根据聚合梯度、源模型中的特征提取器以及预设截断函数利用动量项对对抗验证码进行迭代更新以生成最终对抗验证码。本申请实施例提升了对抗验证码的迁移性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络安全，尤其涉及一种基于内容特征的对抗验证码生成方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、由于深度学习模型强大的学习能力，网站攻击者已经能够做到使用深度学习模型自动识别验证码从而自行通过验证码测试，在这种情况下，验证码失去了其应有的拦截非人类用户的功能，对网络安全造成了影响。现有验证码通常使用添加干扰线或扭曲形变的方式阻止深度学习模型识别，然而，这种方式并不能有效阻止模型识别，反而会对识别验证码产生影响。对抗验证码是通过向原始验证码内加入十分微小的对抗扰动生成的一种特殊验证码，能够做到欺骗深度学习模型识别出错误结果，同时不影响人类对验证码的识别。而对抗验证码的迁移性是指针对某个模型生成的对抗验证码具备攻击其它不同模型的潜力。由于生成对抗验证码的一方通常无法获取攻击者使用的模型，无法针对攻击者使用的模型生成对抗验证码，同时对抗验证码可能会遭受多个不同架构的模型识别，因此，提升对抗验证码的迁移性能够使对抗验证码欺骗尽可能多的模型，提升其防止模型识别的防御效果。

2、目前，比较有效的提升对抗验证码的迁移性的攻击方式之一为特征空间对抗攻击本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于内容特征的对抗验证码生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用风格迁移AdaIN对所述原始验证码特征和所述风格特征进行处理得到多个风格化特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始验证码图像、预设损失函数以及每一所述风格化特征所对应的多个所述预测置信度通过所述源模型中的分类器计算所述内容特征的聚合梯度，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设损失函数为交叉熵损失函数；所述根据多个所述有效风格化特征及所述预设损失函数计算所述内容特征的聚合梯度，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于内容特征的对抗验证码生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用风格迁移adain对所述原始验证码特征和所述风格特征进行处理得到多个风格化特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始验证码图像、预设损失函数以及每一所述风格化特征所对应的多个所述预测置信度通过所述源模型中的分类器计算所述内容特征的聚合梯度，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设损失函数为交叉熵损失函数；所述根据多个所述有效风格化特征及所述预设损失函数计算所述内容特征的聚合梯度，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述梯度权重和多个所述有效特征梯度计算所述内容特征的聚合梯度，包括：

6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫巧，许梓晟，甘玉玺，董宁，谢坚，宋静波，章书焓，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：