科创中国
一种基于对抗攻击的车牌攻击生成方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2024-09-24 10:19:24
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-09-24 10:19:24
为了克服现有技术中无法保护车辆所有者的隐私、存在车牌数据集不足的问题的不足，在此基础上产生让人难以察觉且对以深度学习训练的车牌识别分类器具有一定攻击效果的对抗车牌样本，本发明提出一种大量生成随机标准车牌数据集的方法，在解决数据集的问题后，运用一种对抗攻击的方法系统地生成具有高隐蔽性的扰动，随后添加到原始的车牌中，生成对抗车牌样本。该发明可以伪装为日常造成的车牌污染(灰尘、泥浆水)，具有隐蔽性好且扰乱电子警察正确识别车牌的效果，在人工智能安全领域具有重要的研究和应用价值。
一种基于对抗攻击的车牌攻击生成方法，包括以下步骤：1)选择合适的车牌底板尺寸和颜色以及标准车牌的字符字体和大小；2)确定合适的字符间隔，生成随机字符的车牌；3)对标准车牌进行数字图像处理；4)训练一个生成对抗扰动的分类器模型；5)判断生成的对抗样本是否被分类器误分类：即判断添加扰动的车牌是否被判断为其他车牌，是则结束车牌攻击，否则继续生成扰动，最后测试对抗样本的攻击效果。本发明运用对抗攻击方法实现车牌攻击，生成人们察觉不到的扰动，具有高隐蔽性，甚至还可以实现特定字符的扰动添加到原始的车牌字符上生成对抗样本，具有较高的实用价值。
这种基于对抗攻击的车牌攻击生成方法具有广泛的应用前景，主要体现在以下几个方面：
安全评估：通过模拟实际生活中车牌上的污点攻击，评估车牌识别系统的安全性，从而帮助相关部门和企业改进和提高车牌识别系统的安全性。
漏洞发现：该方法可以帮助安全研究人员发现车牌识别系统中存在的漏洞，从而有针对性地进行修复，提高系统的安全性。
防范犯罪：该方法可以帮助警方和相关部门更好地了解和应对针对车牌的攻击，从而更好地防范犯罪，维护社会安全。
学术研究：该方法可以为车牌识别领域的学术研究提供新的思路和方法，推动相关技术的发展和进步。
总之，这种基于对抗攻击的车牌攻击生成方法具有广泛的应用前景，可以为车牌识别系统的安全性提供重要的保障和支持。
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
本发明具有如下的有益效果：
(1)本发明所述的方法可以随机生成大量标准的中文车牌，创建了一个标准中文车牌数据集。
(2)本发明所述的方法提出了一种系统的车牌攻击方法，产生具有高隐蔽性的扰动，生成大量车牌对抗样本。
(3)本发明所述的方法提出的车牌攻击方法具有较高的隐蔽性，可以使得伪装后的车牌成功绕开基于深度学习的电子监控设备，在人工智能安全领域具有重要的应用价值；与此同时，对其的研究也能够为设计出更加鲁棒的车牌识别算法提供见解。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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