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基于通用对抗扰动的图像验证码保护方法被引量：5: 1; 作者舒乐戴佳筑《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第18期135-141,共7页; 卷积神经网络的发展使得图像验证码已经不再安全。基于卷积神经网络中存在的通用对抗扰动,提出了一种图像验证码的保护方法。提出了一种快速生成通用对抗扰动的算法,将方向相似的对抗扰动向量进行叠加以加快生成通用对抗扰动的速度。基... 展开更多; 关键词深度学习对抗样本通用对抗扰动图像验证码卷积神经网络图像分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于生成式对抗网络的通用性对抗扰动生成方法被引量：3: 2; 作者刘恒吴德鑫徐剑《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第5期57-64,共8页; 深度神经网络在图像分类应用中具有很高的准确率,然而,当在原始图像中添加微小的对抗扰动后,深度神经网络的分类准确率会显著下降。研究表明,对于一个分类器和数据集存在一种通用性对抗扰动,其可对大部分原始图像产生攻击效果。文章设... 展开更多; 关键词深度神经网络通用性对抗扰动生成式对抗网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法被引量：1: 3; 作者柯达黄知涛 +1 位作者邓寿云卢超奇《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期30-37,共8页; 深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通... 展开更多; 关键词对抗样本通用对抗扰动通信调制识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

文本对抗验证码的研究被引量：1: 4; 作者李剑明闫巧《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第21期278-286,共9页; 图像识别等深度学习技术的发展使得传统的文本验证码安全性下降,利用对抗样本这一深度神经网络存在的缺陷来增强文本验证码的安全性具有重要研究意义。通过将多种对抗样本生成算法应用到文本验证码上,生成文本对抗验证码,并从耗时、扰... 展开更多; 关键词深度学习验证码对抗攻击通用对抗扰动; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于通用对抗扰动的图像验证码保护方法被引量：5: 1; 作者舒乐戴佳筑; 机构上海大学计算机工程与科学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第18期135-141,共7页; 基金国家留学基金委国外访学基金(201606895018) 广东省重点领域研发计划(2018B010113001)。; 文摘卷积神经网络的发展使得图像验证码已经不再安全。基于卷积神经网络中存在的通用对抗扰动,提出了一种图像验证码的保护方法。提出了一种快速生成通用对抗扰动的算法,将方向相似的对抗扰动向量进行叠加以加快生成通用对抗扰动的速度。基于此算法设计了图像验证码的保护方案,将通用对抗扰动加入到验证码的图像中使其无法被卷积神经网络模型识别。在ImageNet数据集上进行的仿真实验结果表明,该方案比现有工作Deep-CAPTCHA具有更低的破解率,能有效保护图像验证码不被主流的卷积神经网络模型破解。; 关键词深度学习对抗样本通用对抗扰动图像验证码卷积神经网络图像分类; Keywords deep learning adversarial example universal adversarial perturbation image-based CAPTCHA convolu-tional neural network image classification; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于生成式对抗网络的通用性对抗扰动生成方法被引量：3: 2; 作者刘恒吴德鑫徐剑; 机构东北大学软件学院; 出处《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第5期57-64,共8页; 基金国家自然科学基金[61872069] 中央高校基本科研业务费[N2017012]。; 文摘深度神经网络在图像分类应用中具有很高的准确率,然而,当在原始图像中添加微小的对抗扰动后,深度神经网络的分类准确率会显著下降。研究表明,对于一个分类器和数据集存在一种通用性对抗扰动,其可对大部分原始图像产生攻击效果。文章设计了一种通过生成式对抗网络来制作通用性对抗扰动的方法。通过生成式对抗网络的训练,生成器可制作出通用性对抗扰动,将该扰动添加到原始图像中制作对抗样本,从而达到攻击的目的。文章在CIFAR-10数据集上进行了无目标攻击、目标攻击和迁移性攻击实验。实验表明,生成式对抗网络生成的通用性对抗扰动可在较低范数约束下达到89%的攻击成功率,且利用训练后的生成器可在短时间内制作出大量的对抗样本,利于深度神经网络的鲁棒性研究。; 关键词深度神经网络通用性对抗扰动生成式对抗网络; Keywords deep neural network universal adversarial perturbation generative adversarial network; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法被引量：1: 3; 作者柯达黄知涛邓寿云卢超奇; 机构国防科技大学电子科学学院国防科技大学电子对抗学院中国人民解放军; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期30-37,共8页; 基金国防科技大学青年科技创新奖资助项目(18/19-QNCXJ)。; 文摘深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。; 关键词对抗样本通用对抗扰动通信调制识别; Keywords adversarial examples universal adversarial perturbation communication modulation identification; 分类号 TN97 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名文本对抗验证码的研究被引量：1: 4; 作者李剑明闫巧; 机构深圳大学计算机与软件学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第21期278-286,共9页; 基金国家自然科学基金(61976142) 深圳科技计划项目(JCYJ20210324093609025)。; 文摘图像识别等深度学习技术的发展使得传统的文本验证码安全性下降,利用对抗样本这一深度神经网络存在的缺陷来增强文本验证码的安全性具有重要研究意义。通过将多种对抗样本生成算法应用到文本验证码上,生成文本对抗验证码,并从耗时、扰动大小、黑白盒识别率等多个方面衡量生成的对抗验证码的实际效果。基于验证码生成频率较高的应用场景特点,筛选出将通用对抗扰动应用到文本验证码上的方案;在应用快速通用对抗扰动(Fast-UAP)算法时,为了克服Fast-UAP的不稳定性,提出了I-FUAP(initialized-FUAP)算法,通过利用通用对抗扰动来进行初始化,实验表明,在不显著影响扰动成功率和对抗样本攻击效果的前提下,改进后的算法相比于原来的Fast-UAP能更快地生成通用对抗扰动,生成耗时减少约30.22%。; 关键词深度学习验证码对抗攻击通用对抗扰动; Keywords deep learning completely automated public turing test to tell computers and humans apart(CAPTCHA) adversarial attack universal adversarial perturbation; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于通用对抗扰动的图像验证码保护方法	舒乐戴佳筑	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于生成式对抗网络的通用性对抗扰动生成方法	刘恒吴德鑫徐剑	《信息网络安全》 CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法	柯达黄知涛邓寿云卢超奇	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	文本对抗验证码的研究	李剑明闫巧	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料