局部可视对抗扰动生成方法

摘要：

深度神经网络极易受到局部可视对抗扰动的攻击.文中以生成对抗网络为基础,提出局部可视对抗扰动生成方法.首先,指定被攻击的分类网络作为判别器,并在训练过程中固定参数不变.再构建生成器模型,通过优化欺骗损失、多样性损失和距离损失,使生成器产生局部可视对抗扰动,并叠加在不同输入样本的任意位置上攻击分类网络.最后,提出类别比较法,分析局部可视对抗扰动的有效性.在公开的图像分类数据集上实验表明,文中方法攻击效果较好.

关键词：对抗扰动、局部的、可视的、生成对抗网络(GAN)

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划项目;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：11-20