基于GAN实现环境声音分类的组合对抗防御

作     者：张强 杨吉斌 张雄伟 曹铁勇 李毅豪 ZHANG Qiang;YANG Jibin;ZHANG Xiongwei;CAO Tieyong;LI Yihao

作者机构：陆军工程大学指挥控制工程学院南京210007 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2023年第45卷第12期

页      面：4399-4410页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：国家自然科学基金(62071484) 

主　　题：环境声音 对抗防御 对抗训练 对抗检测 判别性特征学习 

摘      要：虽然深度神经网络可以有效改善环境声音分类(ESC)性能,但对对抗样本攻击依然具有脆弱性。已有对抗防御方法通常只对特定攻击有效,无法适应白盒、黑盒等不同攻击场景。为提高ESC模型在各种场景下对各种攻击的防御能力,该文提出一种结合对抗检测、对抗训练和判别性特征学习的ESC组合对抗防御方法。该方法使用对抗样本检测器(AED)对输入ESC模型的样本进行检测,基于生成对抗网络(GAN)同时对AED和ESC模型进行对抗训练,其中,AED作为GAN的判别器使用。同时,该方法将判别性损失函数引入ESC模型的对抗训练中,以驱使模型学习到的样本特征类内更加紧凑、类间更加远离,进一步提升模型的对抗鲁棒性。在两个典型ESC数据集,以及白盒、自适应白盒、黑盒攻击设置下,针对多种模型开展了防御对比实验。实验结果表明,该方法基于GAN实现多种防御方法的组合,可以有效提升ESC模型防御对抗样本攻击的能力,对应的ESC准确率比其他方法对应的ESC准确率提升超过10%。同时,实验验证了所提方法的有效性不是由混淆梯度引起的。