基于PCA的对抗样本攻击防御研究

来源 :海南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wuhen_lu83

【摘要】

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针对机器学习安全、防御对抗样本攻击问题,提出了基于PCA的对抗样本攻击防御方法.首先利用快速梯度符号(FGSM)非针对性攻击方式,敌手为白盒攻击,其次在MNIST数据集上进行PCA

【作者】

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吴嫚刘笑嶂

【机构】

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海南大学信息科学技术学院

【出处】

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海南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年2期

【关键词】

：

深度学习 PCA 对抗样本攻击防御 FGSM

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61562017)

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针对机器学习安全、防御对抗样本攻击问题,提出了基于PCA的对抗样本攻击防御方法.首先利用快速梯度符号(FGSM)非针对性攻击方式,敌手为白盒攻击,其次在MNIST数据集上进行PCA来防御深度神经网络模型的逃逸攻击,最后实验结果表明:PCA能够防御对抗样本攻击,在维度降至50维时防御效果达到最好.

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