基于分步协同优化的人脸识别迁移性对抗样本生成方法

本发明公开了一种基于分步协同优化的人脸识别迁移性对抗样本生成方法，属于人工智能安全技术领域，包括S1：构建代理模型集合，并计算每个模型的梯度，基于该梯度更新对抗样本；S2：基于损失反馈的动态步长调整策略用于模型之间小步长的更新；S3：进行模型梯度优化，通过内部循环微调梯度方向；S4：在所有模型的梯度更新完成后，使用步长进行最终更新；本发明生成的对抗样本在目标模型上引发的梯度响应更加准确地集中在人脸的关键身份信息区域，能够生成更符合人脸识别本质特征需求的对抗样本，进一步提升迁移性。