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黑盒攻击主要是基于决策的攻击,但普遍存在查询次数多、敏感点难选择的问题,因此提出了基于差分进化的缺陷样本生成算法。算法将黑盒攻击定义为一个无约束优化问题,利用差分进化搜索图像敏感点,并优化基于深度学习模型决策定义的损失函数以及梯度计算方法,实现有效的黑盒攻击。在攻击成功率相同的条件下,在MNIST和CIFAR10数据集上的平均查询次数分别减少了28.3%和14.8%。