【摘 要】
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对抗样本的出现，严重影响到深度神经网络的使用安全。针对对抗样本的研究，在促进攻击方法改善的同时，能够有效提升模型的安全性和鲁棒性。针对现有黑盒攻击方法普遍暴露出攻击效率低与隐蔽性差的问题，提出一种基于改进遗传算法的黑盒攻击方法，首先在对抗样本进化过程中引入类间激活热力图解释方法，对原始图像进行区域像素划分，将扰动进化限制在图像关键区域，以提升所生成对抗样本的隐蔽性；其次在算法中增加自适应概率函数与
【基金项目】
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国家重点研发计划“基于国产密码的高安全等级防护技术”（2017YFB0801904）；
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对抗样本的出现，严重影响到深度神经网络的使用安全。针对对抗样本的研究，在促进攻击方法改善的同时，能够有效提升模型的安全性和鲁棒性。针对现有黑盒攻击方法普遍暴露出攻击效率低与隐蔽性差的问题，提出一种基于改进遗传算法的黑盒攻击方法，首先在对抗样本进化过程中引入类间激活热力图解释方法，对原始图像进行区域像素划分，将扰动进化限制在图像关键区域，以提升所生成对抗样本的隐蔽性；其次在算法中增加自适应概率函数与精英保留策略，提高算法的攻击效率，，通过样本初始化、选择、交叉以及变异等操作，在仅掌握模型输出标签及其置信度的情况下实现黑盒攻击。最后，通过在MNIST、CIFAR-10和ImageNet数据集上进行大量对比实验，实验结果表明，与同是采用遗传算法的POBA-GA黑盒攻击方法相比，相同攻击成功率时，基于改进遗传算法的对抗样本生成方法所生成对抗样本，拥有更好的隐蔽性且模型访问次数更少，隐蔽性平均提升7.14%，模型访问次数平均降低6.43%，验证了该方法的有效性。
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