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基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法
1
作者
宋亚飞
仇文博
+1 位作者
王艺菲
冯存前
《空军工程大学学报》
北大核心
2025年第3期119-127,共9页
针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,...
针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,并引入动态正则化增强问题凸性,优化算法稳定性和针对性。实验结果表明,NM-FGSM在不同攻击策略下优于现有方法,尤其在先进防御场景中攻击成功率提高了4%~8%。通过动态正则化的损失函数,对抗样本的跨模型迁移能力得到提升,进一步增强了黑盒攻击效果。最后,讨论了未来优化NM-FGSM算法和设计防御措施的研究方向,为深度学习模型的安全性研究提供了新的思路。
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关键词
迁移性
黑盒攻击
NadaMax优化器
动量
自适应学习率
动态正则化
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职称材料
题名
基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法
1
作者
宋亚飞
仇文博
王艺菲
冯存前
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《空军工程大学学报》
北大核心
2025年第3期119-127,共9页
基金
国家自然科学基金(62402521)。
文摘
针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,并引入动态正则化增强问题凸性,优化算法稳定性和针对性。实验结果表明,NM-FGSM在不同攻击策略下优于现有方法,尤其在先进防御场景中攻击成功率提高了4%~8%。通过动态正则化的损失函数,对抗样本的跨模型迁移能力得到提升,进一步增强了黑盒攻击效果。最后,讨论了未来优化NM-FGSM算法和设计防御措施的研究方向,为深度学习模型的安全性研究提供了新的思路。
关键词
迁移性
黑盒攻击
NadaMax优化器
动量
自适应学习率
动态正则化
Keywords
transferability
black-box attack
NadaMax optimizer
momentum
adaptive learning rate
dynamic regularization
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法
宋亚飞
仇文博
王艺菲
冯存前
《空军工程大学学报》
北大核心
2025
0
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参考文献
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