用于白盒目标攻击的GAN对抗样本生成

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jqh_0727

【摘要】

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深度神经网络易受对抗样本攻击的影响并产生错误输出,传统的生成对抗样本的方法都是从优化角度生成对抗样本.文中提出基于生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成方法,使用GAN进行

【作者】

：

张高志刘新平邵明文

【机构】

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中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2020年9期

【关键词】

：

对抗样本生成对抗网络(GAN) 目标攻击白盒攻击 Adversarial ExampleGenerative Adversarial Network(GAN

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(No.61673396)资助

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深度神经网络易受对抗样本攻击的影响并产生错误输出,传统的生成对抗样本的方法都是从优化角度生成对抗样本.文中提出基于生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成方法,使用GAN进行白盒目标攻击,训练好的生成器对输入样本产生扰动,生成对抗样本.使用四种损失函数约束生成对抗样本的质量并提高攻击成功率.在MNIST、CIFAR-10、ImageNet数据集上的大量实验验证文中方法的有效性,文中方法的攻击成功率较高.

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