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红外遥感图像目标识别对抗算法研究
被引量：
3
1
作者
齐嘉豪
张宇
+4 位作者
万鹏程
李远哲
刘星月
姚爱欢
钟平
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2022年第3期47-53,共7页
针对现有识别对抗算法对小尺度目标攻击效果差、对抗样本中存在大量无意义扰动、扰动生成效率低等问题,以红外遥感为应用背景,基于对抗生成攻击理论提出一种具有较强泛化性的目标识别对抗算法。算法引入空洞卷积和注意力机制构造多通道...
针对现有识别对抗算法对小尺度目标攻击效果差、对抗样本中存在大量无意义扰动、扰动生成效率低等问题,以红外遥感为应用背景,基于对抗生成攻击理论提出一种具有较强泛化性的目标识别对抗算法。算法引入空洞卷积和注意力机制构造多通道变尺度扰动生成网络以克服红外遥感图像存在的小目标问题;同时,基于检测热力图设计滤波器对生成扰动信息进行筛选,实现无意义扰动消除;最后,以第三届“空天杯”全国创新创意大赛复赛所公布数据集为例进行实验分析。与次最优攻击算法相比,本文所提算法的平均攻击成功率提升了0.313,同时将生成对抗样本的平均耗时降低了57.409 s;此外,利用生成的对抗样本去迁移攻击其他类型的检测器,使得YOLOv3检测器、YOLOv5检测器和Faster-RCNN检测器的平均检测精度分别下降了0.032,0.287和0.09。实验结果表明,本文算法在对抗样本物理可实现性、迁移性和生成速度方面都具有显著优势。
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关键词
红外图像
识别
对抗
小尺度目标
对抗生成攻击
物理可实现性
迁移性
攻击
算法
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职称材料
联邦学习安全威胁综述
被引量：
7
2
作者
王坤庆
刘婧
+4 位作者
李晨
赵语杭
吕浩然
李鹏
刘炳莹
《信息安全研究》
2022年第3期223-234,共12页
当前,联邦学习已被认为是解决数据孤岛和隐私保护的有效解决方案,其自身安全性和隐私保护问题一直备受工业界和学术界关注.现有的联邦学习系统已被证明存在诸多漏洞,这些漏洞可被联邦学习系统内部或外部的攻击者所利用,破坏联邦学习数...
当前,联邦学习已被认为是解决数据孤岛和隐私保护的有效解决方案,其自身安全性和隐私保护问题一直备受工业界和学术界关注.现有的联邦学习系统已被证明存在诸多漏洞,这些漏洞可被联邦学习系统内部或外部的攻击者所利用,破坏联邦学习数据的安全性.首先对特定场景下联邦学习的概念、分类和威胁模型进行介绍;其次介绍联邦学习的机密性、完整性、可用性(CIA)模型;然后对破坏联邦学习CIA模型的攻击方法进行分类研究;最后对CIA模型当前面临的问题挑战和未来研究方向进行分析和总结.
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关键词
联邦学习
隐私泄露
机密性、完整性、可用性模型
成员
攻击
生成
对抗
网络
攻击
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职称材料
题名
红外遥感图像目标识别对抗算法研究
被引量：
3
1
作者
齐嘉豪
张宇
万鹏程
李远哲
刘星月
姚爱欢
钟平
机构
国防科技大学ATR重点实验室
安徽工业大学计算机科学与技术学院
出处
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2022年第3期47-53,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61971428)。
文摘
针对现有识别对抗算法对小尺度目标攻击效果差、对抗样本中存在大量无意义扰动、扰动生成效率低等问题,以红外遥感为应用背景,基于对抗生成攻击理论提出一种具有较强泛化性的目标识别对抗算法。算法引入空洞卷积和注意力机制构造多通道变尺度扰动生成网络以克服红外遥感图像存在的小目标问题;同时,基于检测热力图设计滤波器对生成扰动信息进行筛选,实现无意义扰动消除;最后,以第三届“空天杯”全国创新创意大赛复赛所公布数据集为例进行实验分析。与次最优攻击算法相比,本文所提算法的平均攻击成功率提升了0.313,同时将生成对抗样本的平均耗时降低了57.409 s;此外,利用生成的对抗样本去迁移攻击其他类型的检测器,使得YOLOv3检测器、YOLOv5检测器和Faster-RCNN检测器的平均检测精度分别下降了0.032,0.287和0.09。实验结果表明,本文算法在对抗样本物理可实现性、迁移性和生成速度方面都具有显著优势。
关键词
红外图像
识别
对抗
小尺度目标
对抗生成攻击
物理可实现性
迁移性
攻击
算法
Keywords
infrared imagery
adversarial attack for object detection
dim and small target
adversarial generation attack
physical realizability
transferability
attack algorithm
分类号
TJ760 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TN976 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
联邦学习安全威胁综述
被引量：
7
2
作者
王坤庆
刘婧
李晨
赵语杭
吕浩然
李鹏
刘炳莹
机构
中国人民武装警察部队
齐鲁师范学院生命科学学院
生态环境部信息中心
北京理工大学网络空间安全学院
出处
《信息安全研究》
2022年第3期223-234,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61876019)。
文摘
当前,联邦学习已被认为是解决数据孤岛和隐私保护的有效解决方案,其自身安全性和隐私保护问题一直备受工业界和学术界关注.现有的联邦学习系统已被证明存在诸多漏洞,这些漏洞可被联邦学习系统内部或外部的攻击者所利用,破坏联邦学习数据的安全性.首先对特定场景下联邦学习的概念、分类和威胁模型进行介绍;其次介绍联邦学习的机密性、完整性、可用性(CIA)模型;然后对破坏联邦学习CIA模型的攻击方法进行分类研究;最后对CIA模型当前面临的问题挑战和未来研究方向进行分析和总结.
关键词
联邦学习
隐私泄露
机密性、完整性、可用性模型
成员
攻击
生成
对抗
网络
攻击
Keywords
federated learning
privacy leakage
confidentiality integrity and availability(CIA)model
membership attack
generative adversarial network(GAN)attack
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
红外遥感图像目标识别对抗算法研究
齐嘉豪
张宇
万鹏程
李远哲
刘星月
姚爱欢
钟平
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
联邦学习安全威胁综述
王坤庆
刘婧
李晨
赵语杭
吕浩然
李鹏
刘炳莹
《信息安全研究》
2022
7
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职称材料
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