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基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法
被引量：
14
1
作者
邹军华
段晔鑫
+3 位作者
任传伦
邱俊洋
周星宇
潘志松
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期207-216,共10页
深度神经网络在多种模式识别任务上都取得了巨大突破,但相关研究表明深度神经网络存在脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.本文以分类任务为着手点,研究对抗样本的迁移性,提出基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对...
深度神经网络在多种模式识别任务上都取得了巨大突破,但相关研究表明深度神经网络存在脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.本文以分类任务为着手点,研究对抗样本的迁移性,提出基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法.本文提出一种对抗噪声的初始化方法,通过像素偏移方法来预先增强干净样本的攻击性能.同时,本文使用Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法来改进现有方法中的Nesterov方法和动量方法,实现更高的黑盒攻击成功率.在不需要额外运行时间和运算资源的情况下,本文方法可以和其他的攻击方法组合,并显著提高了对抗样本的黑盒攻击成功率.实验表明,本文的最强攻击组合为ANI-TI-DIQHM*(其中*代表噪声初始化),其对经典防御方法的平均黑盒攻击成功率达到88.68%,对较为先进的防御方法的平均黑盒攻击成功率达到82.77%,均超过现有最高水平.
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关键词
对抗样本
Adam-Nesterov
方法
准双曲动量方法
噪声初始化
迁移性能
在线阅读
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职称材料
题名
基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法
被引量：
14
1
作者
邹军华
段晔鑫
任传伦
邱俊洋
周星宇
潘志松
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
陆军军事交通学院镇江校区
华北计算技术研究所
江南计算所数字工程与先进计算国家重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期207-216,共10页
基金
国家自然科学基金(No.62076251)。
文摘
深度神经网络在多种模式识别任务上都取得了巨大突破,但相关研究表明深度神经网络存在脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.本文以分类任务为着手点,研究对抗样本的迁移性,提出基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法.本文提出一种对抗噪声的初始化方法,通过像素偏移方法来预先增强干净样本的攻击性能.同时,本文使用Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法来改进现有方法中的Nesterov方法和动量方法,实现更高的黑盒攻击成功率.在不需要额外运行时间和运算资源的情况下,本文方法可以和其他的攻击方法组合,并显著提高了对抗样本的黑盒攻击成功率.实验表明,本文的最强攻击组合为ANI-TI-DIQHM*(其中*代表噪声初始化),其对经典防御方法的平均黑盒攻击成功率达到88.68%,对较为先进的防御方法的平均黑盒攻击成功率达到82.77%,均超过现有最高水平.
关键词
对抗样本
Adam-Nesterov
方法
准双曲动量方法
噪声初始化
迁移性能
Keywords
adversarial examples
Adam-Nesterov method
quasi-hyperbolic momentum method
perturbation ini⁃tialization
transferability
分类号
TP391 [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
操作
1
基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法
邹军华
段晔鑫
任传伦
邱俊洋
周星宇
潘志松
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
14
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