通用有目标攻击对抗扰动,对通信层的攻击类型

通用有目标攻击对抗扰动,对通信层的攻击类型

?ω? 《安全AI挑战赛》第四期的主题是针对一般对象检测的对抗性攻击，旨在使检测器无法通过基于补丁的攻击来检测对象。 攻击检测器是FasterR-CNN和YOLOv4，攻击数据集是c。作为一种噪声艺术，更有趣的对抗性攻击包括单像素攻击[12]和通用对抗性扰动（UniversalAdversarialPerturbations）[13]。 左边是单次像素攻击，右边是全面对抗。

摘要：针对当前黑盒环境下主流图像对抗性攻击算法在有限的目标模型访问查询数下攻击精度较低的问题，提出了一种基于目标特征和有限区域采样的目标攻击算法。其他扰动将启用深度学习模型对大多数输入样本的推理。

(1)本发明提供了一种通用的抗扰动生成装置。给定目标模型和数据集，应用于任意输入时，可以高效地生成基于单幅图​​像的抗扰动，且具有旋转不变性，泛化能力强，对抗强度高的对抗样本图像可以导致大量对抗样本根据头被分为单范围扰动或一般范围扰动空气扰动范围。 单范围扰动：单范围扰动在文献中最常见，并且是对每个输入图像的对抗性攻击。 通用范围扰动：Universalrangeperturbation

考虑到最先进的深度神经网络分类器，我们的工作证明了通用对抗性扰动（UAP）的存在，并提出了一种计算UAP的方法。 经验性地解释了这种扰动，并证明了UAP在不同神经网络之间的泛化。1）单步攻击只能生成一次对抗性样本。 2）迭代攻击通过迭代产生对抗性扰动。 迭代攻击通常比单步攻击产生更好的对抗性示例，但需要与目标分类器进行更多交互（更多查询）并需要更多

＋＾＋ 多模态图像智能目标识别对抗攻击拓世英1,孙浩2,林子涵是陈进°(1.国防科技大学电子学院,湖南长沙410073;2.电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点攻关课题,国防科技大学通用摄动目标实验室通用扰动vvv使得对于大多数图像xxx，k^(x+v)≠k^(x)\hatk(x+v)\neq\hatk (x)k^(x+v)​=k^(x)也有一些限制来保证视觉质量和攻击效果