一种基于局部平均有限差分的黑盒对抗攻击方法
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标签: 图像识别 对抗样本 局部平均有限差分
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文档介绍:在黑盒攻击领域,目前主流方法是利用对抗样本迁移性实现对抗攻击,然而此类方法效果不佳。为此提出一种基于访问的黑盒攻击方法,此方法运用有限差分法直接估计样本在目标模型中的损失函数梯度。为提高攻击效率,算法在两方面进行优化:第一,在估计梯度时,固定区域内使用平均像素值代替区域所有像素值进行有限差分,从而每个区域只需计算一次梯度;第二,在迭代生成对抗样本时,提出复用多代梯度生成对抗扰动的思想,显著减少攻击迭代次数。经过大量实验验证,在MNIST、CIFAR-10和ImageNet中迭代的非目标攻击分别获得了99.8%、99.9%和85.8%的攻击成功率,领先当今大多数黑盒攻击算法。
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