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DE-JSMA:面向SAR-ATR模型的稀疏对抗攻击算法
被引量：
1
1
作者
金夏颖
李扬
潘泉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1170-1178,共9页
DNN易受攻击的特点使得以智能算法为识别手段的SAR-ATR系统也存在一定脆弱性。为验证其脆弱性,结合SAR图像特征稀疏的特点,在显著图对抗攻击算法和差分进化算法基础上提出了DE-JSMA稀疏攻击算法,精确筛选出对模型推理结果影响较大的显...
DNN易受攻击的特点使得以智能算法为识别手段的SAR-ATR系统也存在一定脆弱性。为验证其脆弱性,结合SAR图像特征稀疏的特点,在显著图对抗攻击算法和差分进化算法基础上提出了DE-JSMA稀疏攻击算法,精确筛选出对模型推理结果影响较大的显著特征后,为显著特征优化出合适的特征值。为了更全面地验证攻击的有效性,构建了一种结合攻击成功率和对抗样本平均置信度的新指标Fc值。实验结果表明,在没有增加过多耗时,且保证高攻击成功率情况下,DE-JSMA将只能定向攻击的JSMA扩展到了非定向攻击场景,且在2种攻击场景下均实现了可靠性更高、稀疏性更优的稀疏对抗攻击,仅扰动0.31%与0.85%的像素即可达到100%与78.79%以上的非定向与定向攻击成功率。
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关键词
合成孔径雷达
自动目标识别
深度学习
对抗
攻击
稀疏攻击
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职称材料
题名
DE-JSMA:面向SAR-ATR模型的稀疏对抗攻击算法
被引量：
1
1
作者
金夏颖
李扬
潘泉
机构
西北工业大学网络空间安全学院
西北工业大学自动化学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1170-1178,共9页
基金
国家自然科学基金(62103330,62233014)资助。
文摘
DNN易受攻击的特点使得以智能算法为识别手段的SAR-ATR系统也存在一定脆弱性。为验证其脆弱性,结合SAR图像特征稀疏的特点,在显著图对抗攻击算法和差分进化算法基础上提出了DE-JSMA稀疏攻击算法,精确筛选出对模型推理结果影响较大的显著特征后,为显著特征优化出合适的特征值。为了更全面地验证攻击的有效性,构建了一种结合攻击成功率和对抗样本平均置信度的新指标Fc值。实验结果表明,在没有增加过多耗时,且保证高攻击成功率情况下,DE-JSMA将只能定向攻击的JSMA扩展到了非定向攻击场景,且在2种攻击场景下均实现了可靠性更高、稀疏性更优的稀疏对抗攻击,仅扰动0.31%与0.85%的像素即可达到100%与78.79%以上的非定向与定向攻击成功率。
关键词
合成孔径雷达
自动目标识别
深度学习
对抗
攻击
稀疏攻击
Keywords
synthetic aperture radar
automatic target recognition
deep learning
adversarial attack
sparse attack
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DE-JSMA:面向SAR-ATR模型的稀疏对抗攻击算法
金夏颖
李扬
潘泉
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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