基于Transformer和GAN的对抗样本生成算法OA北大核心CSTPCD
Adversarial Example Generation Algorithm Based on Transformer and GAN
对抗攻击与防御是计算机安全领域的一个热门研究方向.针对现有基于梯度的对抗样本生成方法可视质量差、基于优化的方法生成效率低的问题,提出基于Transformer和生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成算法Trans-GAN.首先利用Transformer强大的视觉表征能力,将其作为重构网络,用于接收干净图像并生成攻击噪声;其次将Transformer重构网络作为生成器,与基于深度卷积网络的鉴别器相结合组成GAN网络架构,提高生成图像的真实性并保证训练…查看全部>>
Adversarial attack and defense is a popular research area in computer security.Trans-GAN,an adversarial example generation algorithm based on the combination of Transformer and Generate Adversarial Network(GAN),is proposed to address the problems of the poor visual quality of existing gradient-based adversarial example generation methods and the low generation efficiency of optimization-based methods.First,the algorithm utilizes the powerful visual rep…查看全部>>
刘帅威;李智;王国美;张丽
贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室,贵州 贵阳 550025贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室,贵州 贵阳 550025贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室,贵州 贵阳 550025贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室,贵州 贵阳 550025
计算机与自动化
深度神经网络对抗样本对抗攻击Transformer模型生成对抗网络注意力机制
deep neural networkadversarial exampleadversarial attackTransformer modelGenerate Adversarial Network(GAN)attention mechanism
《计算机工程》 2024 (2)
扩散磁共振张量成像的医学图像鲁棒水印算法研究
180-187,8
国家自然科学基金(62062023).
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