【摘 要】
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对抗攻击与防御是计算机安全领域的一个热门研究方向。针对现有的基于梯度的对抗样本生成方法可视质量差和基于优化的方法生成效率低的问题提出基于Transformer和GAN相结合的对抗样本生成算法Trans-GAN。首先，算法利用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，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结合组成GA
【基金项目】
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国家自然科学基金（扩散磁共振张量成像的医学图像鲁棒水印算法研究62062023）；
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对抗攻击与防御是计算机安全领域的一个热门研究方向。针对现有的基于梯度的对抗样本生成方法可视质量差和基于优化的方法生成效率低的问题提出基于Transformer和GAN相结合的对抗样本生成算法Trans-GAN。首先，算法利用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，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结合组成GAN网络架构，提高生成图像的真实性和保证训练的稳定性。同时，提出改进的注意力机制Targeted Self-Attention，在训练网络时引入目标标签作为先验知识，指导网络模型学习生成具有特定攻击目标的对抗扰动；最后，利用跳转连接将对抗噪声加在干净样本上，形成对抗样本，攻击目标分类网络。实验结果表明，所提算法在用于MNIST分类的两种模型上的攻击成功率都达到了99.9%以上，在用于CIFAR10分类的两种模型上的攻击成功率分别为96.36%和98.47%，优于目前最先进的基于生成式的对抗样本生成方法。定性结果表明生成的对抗噪声扰动量小，形成的对抗样本更加的自然，满足人类视觉不易分辨的要求。
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