【摘 要】
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深度学习的发展为许多任务提供了出色的解决方案,随着神经网络应用的落地,人们对其安全性和鲁棒性也越发在意,但研究表明通过往原始数据中添加扰动生成的对抗样本足以误导模型的输出。对抗样本研究可以加强对神经网络的认识,也能推动网络的防御和改进。因此探索攻击力更强的对抗样本,开拓新的对抗攻击方式是很有研究价值的。本文工作主要围绕着深度学习的对抗样本进行,贡献如下:1.基于生成对抗网络,提出了特征扰动的对抗样
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深度学习的发展为许多任务提供了出色的解决方案,随着神经网络应用的落地,人们对其安全性和鲁棒性也越发在意,但研究表明通过往原始数据中添加扰动生成的对抗样本足以误导模型的输出。对抗样本研究可以加强对神经网络的认识,也能推动网络的防御和改进。因此探索攻击力更强的对抗样本,开拓新的对抗攻击方式是很有研究价值的。本文工作主要围绕着深度学习的对抗样本进行,贡献如下:1.基于生成对抗网络,提出了特征扰动的对抗样本生成算法:本文设计了新的对抗样本生成网络,以生成对抗网络为基础,对原始图像进行特征提取,关注非鲁棒特征,在对抗样本生成过程中加入噪声干扰再重构。分析了反卷积棋盘效应在对抗样本生成过程中的积极作用,通过利用LSGAN中的最小二乘法解决了训练过程不稳定的问题。2.基于假阳性目标,提出了新的目标检测对抗攻击方式:不再局限于目标检测对抗攻击始终是围绕真阳性实例降低m AP指标,本文将目光投向在图中生成假阳性实例干扰模型检测,基于位置和类别进行目标攻击。同时设计了基于梯度下降的方法来验证这一攻击方案的有效性,为目标检测对抗攻击与防御提供了新的方向。3.基于假阳性目标攻击,提出了扰动掩码和约束优化改进方案:对目标检测假阳性目标攻击方法进行了改进,设计了扰动掩码,利用哈达玛积将全局攻击转化为局部攻击,减少了真阳性实例检测干扰,提高了攻击隐蔽性。在损失函数中添加了约束优化损失,在保证高攻击成功率的同时提升了对抗样本视觉质量,也进一步减少了真阳性实例检测异常。
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