10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0529
一种基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法
黑盒对抗样本生成过程中通常会指定1个攻击组,包括1个原始样本和1个目标样本,使得生成的对抗样本与原始样本范数差别不大,但被分类器识别为目标样本的分类.针对攻击组的攻击难度不同导致攻击不稳定的问题,以图像识别领域为例,设计了基于决策边界长度的攻击距离度量方法,为攻击组的攻击难易程度提供了度量方法.在此基础上,设计了基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法,在攻击开始前就筛去难以攻击的攻击组,从而实现在不修改攻击算法的前提下,提升攻击效果.实验表明:相比于筛选前的攻击组,筛选后的攻击组的总体效果提升了42.07%,攻击效率提升了24.99%,方差降低了76.23%.利用攻击组的对抗样本生成方法在攻击前先进行攻击组筛选,可以稳定并提高攻击效果.
对抗样本、黑盒、决策边界、筛选、图像识别
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TP319(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金U1736218
2022-03-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
339-347