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为提高分类器在对抗性环境和训练阶段的抗攻击性,提出一种新的攻击模拟算法。通过拟合成员分类器模拟并获取最差情况攻击使用的决策边界,根据阈值设定去除性能较差的成员分类器,使最终攻击结果优于模仿攻击算法。实验结果表明,该算法无需获取目标分类器的具体信息,在保证分类准确率的同时具有较高的安全性。
基于多线性分类器拟合的攻击模拟算法
【摘 要】
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为提高分类器在对抗性环境和训练阶段的抗攻击性,提出一种新的攻击模拟算法。通过拟合成员分类器模拟并获取最差情况攻击使用的决策边界,根据阈值设定去除性能较差的成员分类
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2016年11期
【基金项目】
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国家“973”计划项目（2013CB329603）,国家自然科学基金（61472248,61171173）.
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