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基于Targeted-UAP算法的SAR图像对抗样本生成方法
被引量：
2
1
作者
刘哲
夏伟杰
雷永臻
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期131-134,共4页
深度卷积神经网络被广泛应用于合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。但有关研究表明,其易受SAR图像上轻微扰动的攻击,从而导致检测、分类识别的失败。为此,首先分析了光学图像下通用对抗扰动(UAP)算法,通过修改其迭代约束条件,提出有目标的U...
深度卷积神经网络被广泛应用于合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。但有关研究表明,其易受SAR图像上轻微扰动的攻击,从而导致检测、分类识别的失败。为此,首先分析了光学图像下通用对抗扰动(UAP)算法,通过修改其迭代约束条件,提出有目标的UAP(Targeted-UAP)算法,搜索将对抗样本推入目标类别分类边界的最小扰动,生成有目标通用对抗扰动,以实现SAR目标识别网络的有目标攻击。使用Targeted-UAP算法生成有目标攻击SAR图像对抗样本,并在LeNet、VGGNet16、ResNet18三个经典识别模型上验证了其有效性。
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关键词
深度学习
对抗样本
有目标攻击
通用对抗攻击
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题名
基于Targeted-UAP算法的SAR图像对抗样本生成方法
被引量：
2
1
作者
刘哲
夏伟杰
雷永臻
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期131-134,共4页
基金
国防科技重点实验室基金资助项目。
文摘
深度卷积神经网络被广泛应用于合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。但有关研究表明,其易受SAR图像上轻微扰动的攻击,从而导致检测、分类识别的失败。为此,首先分析了光学图像下通用对抗扰动(UAP)算法,通过修改其迭代约束条件,提出有目标的UAP(Targeted-UAP)算法,搜索将对抗样本推入目标类别分类边界的最小扰动,生成有目标通用对抗扰动,以实现SAR目标识别网络的有目标攻击。使用Targeted-UAP算法生成有目标攻击SAR图像对抗样本,并在LeNet、VGGNet16、ResNet18三个经典识别模型上验证了其有效性。
关键词
深度学习
对抗样本
有目标攻击
通用对抗攻击
Keywords
deep learning
adversarial examples
targeted attack
universal adversarial attack
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Targeted-UAP算法的SAR图像对抗样本生成方法
刘哲
夏伟杰
雷永臻
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
2
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