【摘 要】
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随着深度神经网络的发展,生成对抗网络（GAN）生成的图像非常逼真,人眼很难区分,近年的研究已经提出了一些检测方法来区分GAN生成的图像和真实的图像。但是研究发现,在对抗攻击下这些检测方法的表现很脆弱,检测成功率下降显著,现有的攻击方法多数依赖于特定检测器的先验信息和向特定检测器的查询,并且处理的样本很容易被其它类型的检测器检测到。为了探究攻击者在无法获得任何检测器先验信息且无法向检测器查询的现实场
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随着深度神经网络的发展,生成对抗网络（GAN）生成的图像非常逼真,人眼很难区分,近年的研究已经提出了一些检测方法来区分GAN生成的图像和真实的图像。但是研究发现,在对抗攻击下这些检测方法的表现很脆弱,检测成功率下降显著,现有的攻击方法多数依赖于特定检测器的先验信息和向特定检测器的查询,并且处理的样本很容易被其它类型的检测器检测到。为了探究攻击者在无法获得任何检测器先验信息且无法向检测器查询的现实场景下,现有GAN图像检测器的安全性,本课题设计了一种基于解耦学习的逃避非特定GAN图像检测的方法。图像中的与标签不相关和与标签相关的特征由解耦学习框架下的GAN模型解耦,标签不相关的特征包含图像的内容信息,而标签相关的特征提供有助于鉴别GAN图像和真实图像的信息,通过使用GAN图像的标签不相关的特征和真实图像的标签相关特征来伪装GAN生成的图像,生成对抗图像来逃避检测器。本课题提出的方法为更高安全性的检测器的研究提供潜在的威胁以促进其发展。综上所述,本课题的研究工作作出了如下贡献:1)在解耦学习和GAN结合的框架下,提出了一种对GAN生成的图像检测器的逃避攻击方法,通过用真实图像的标签相关特征来增加GAN图像的隐蔽性。该方法不需要特定检测器的先验信息,也无需向特定检测器查询,伪装的GAN图像可以用于攻击多种不同类型的检测方法,且可以在多种GAN方法生成的图像上使用,同时拥有强大的迁移性。2)本课题的方法可以通过在模型的训练过程中加入检测器的先验信息,提高针对特定检测器的攻击能力,拥有较强的灵活性。
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