基于差分进化的缺陷样本生成算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Defect sample generation algorithm based on differential evolution
黑盒攻击主要是基于决策的攻击,但普遍存在查询次数多、敏感点难选择的问题,因此提出了基于差分进化的缺陷样本生成算法.算法将黑盒攻击定义为一个无约束优化问题,利用差分进化搜索图像敏感点,并优化基于深度学习模型决策定义的损失函数以及梯度计算方法,实现有效的黑盒攻击.在攻击成功率相同的条件下,在MNIST和CIFAR10数据集上的平均查询次数分别减少了28.3％和14.8％.
范纯龙;宿彤;滕一平;王翼新;丁国辉
沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳110136沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳110136沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳110136沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳110136沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳110136
信息技术与安全科学
缺陷样本深度学习优化算法查询次数
《计算机应用研究》 2021 (1)
227-231,5
国家自然科学基金资助项目(61902260)
评论