论文部分内容阅读
深度学习算法在很多领域取得了卓越的成就,但同时也容易受到对抗样本的攻击。使用对抗样本训练模型是抵御模型被攻击的有效手段,但这需要大量对抗样本的支持。为了提升对抗样本的生成效率,本文提出了一种基于抽样向量扰动的对抗样本生成方法(SPVT)。实验结果表明,该方法可以在短时间内生成大量有效对抗样本,并且能够自适应计算出FGSM算法的扰动幅度,并且和人为设定参数的FGSM算法相比对抗成功率提升了0.77%;生成相同数量的对抗样本,SPVT方法与DeepFool算法相比能够节约1/6的时间,解决了对抗样本生成