【摘 要】
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黑盒攻击算法是测试深度学习算法健壮性的重要方法,该技术有着广泛的应用前景。本文主要研究黑盒条件下的像素攻击算法。但现有的黑盒像素攻击算法普遍存在查询次数多、扰动敏感点选择难的问题。本文针对该问题,采用一系列的优化算法相结合的方式解决黑盒像素攻击问题。具体研究内容如下:本文提出基于双线性插值的黑盒攻击优化算法。首先,将黑盒攻击问题重新定义为无约束优化问题;其次基于神经网络决策信息,重新定义优化算法的
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黑盒攻击算法是测试深度学习算法健壮性的重要方法,该技术有着广泛的应用前景。本文主要研究黑盒条件下的像素攻击算法。但现有的黑盒像素攻击算法普遍存在查询次数多、扰动敏感点选择难的问题。本文针对该问题,采用一系列的优化算法相结合的方式解决黑盒像素攻击问题。具体研究内容如下:本文提出基于双线性插值的黑盒攻击优化算法。首先,将黑盒攻击问题重新定义为无约束优化问题;其次基于神经网络决策信息,重新定义优化算法的损失函数以及其梯度计算方法;最后将随机产生的小扰动像素经过双线性插值技术放大并加入到图像中,使用Adam优化器搜索最优扰动。本文在标准数据集MNIST和cifar10上进行了大量实验,该算法较目前最先进算法的查询次数分别减少了2.5%和4.9%。在基于双线性插值的黑盒攻击优化算法基础上,本文提出了基于差分进化的黑盒攻击优化算法,进一步减少了查询次数。在攻击操作之前,算法首先利用差分进化搜索图像敏感扰动点,降低Adam的初始搜索维度。在MNIST和cifar10数据集上,实现了有效的黑盒攻击的同时,查询次数分别至多能减少50.48%和11.59%。本文针对黑盒目标攻击问题,提出了基于自适应参数的黑盒目标攻击优化算法。差分进化的控制参数主要有缩放因子和交叉概率,按照目标攻击需求,分别提出了两种参数的自适应计算方法,再结合优化算法实现了黑盒目标攻击算法。在MNIST和cifar10数据集上,较目前优秀的Auto Zoom目标攻击算法相比,在查询次数上分别减少了19.85%和0.95%。
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