【摘 要】
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基于深度神经网络的分类技术被广泛应用在自然语言处理、文字识别、计算机视觉等领域,但是其容易受到对抗样本的影响而发生错误分类。研究图像识别对抗样本能够帮助人们认识深度神经网络模型的脆弱性,同时思考网络模型存在的安全隐患并加以完善。在实际场景中,对抗样本的攻击场景以黑盒攻击居多,基于这种特征,本文提出了两种黑盒攻击方法,用来研究对抗样本生成。论文首先提出了一种基于扰动关键区域和贪婪局部搜索技术的对抗样
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基于深度神经网络的分类技术被广泛应用在自然语言处理、文字识别、计算机视觉等领域,但是其容易受到对抗样本的影响而发生错误分类。研究图像识别对抗样本能够帮助人们认识深度神经网络模型的脆弱性,同时思考网络模型存在的安全隐患并加以完善。在实际场景中,对抗样本的攻击场景以黑盒攻击居多,基于这种特征,本文提出了两种黑盒攻击方法,用来研究对抗样本生成。论文首先提出了一种基于扰动关键区域和贪婪局部搜索技术的对抗样本生成算法Local Range,该算法改进了本地搜索攻击算法Local Sec ADV循环次数多,耗时较长的问题,优化后的算法通过研究像素点之间的相关性,将扰动从关键像素拓展到关键区域,通过少量提升扰动像素点的个数,减少循环次数,降低算法耗时。通过在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,在面对不同数据集和不同网络模型的情况下,局部范围扰动算法具有很高的成功攻击率。其次根据神经网络对形状的偏好性提出了基于边缘检测的对抗样本生成方法spec Range Adv,该算法分析了神经网络对图像形状的偏好性,将直接寻找整张图片的添加扰动,转化为通过对图像边缘的分析来确定扰动区域的范围,使得攻击具有针对性,最终通过不断调整添加的扰动与网络模型的分类结果的关系,成功实现了扰动的不可察觉性。在Image Net数据集上的实验,为本文提出的算法有效性提供了实验数据支撑。
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