一種利用類別顯著性映射生成對抗樣本的方法
所屬分類:技術論文
上傳者:zhoubin333
文檔大?。?span>527 K
標簽: 深度學習 安全 對抗樣本
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文檔介紹:如果對抗樣本的遷移性越強,,則其攻擊結構未知的深度神經網(wǎng)絡模型的效果越好,所以設計對抗樣本生成方法的一個關鍵在于提升對抗樣本的遷移性,。然而現(xiàn)有方法所生成的對抗樣本,與模型的結構和參數(shù)高度耦合,,從而難以對結構未知的模型進行有效攻擊,。類別顯著性映射能夠提取出樣本的關鍵特征信息,而且在不同網(wǎng)絡模型中有較高的相似度,?;陲@著性映射的這一特點,在樣本生成過程中,,引入類別顯著性映射進行約束,,實驗結果表明,,該方法生成的對抗樣本具有較好的遷移性。
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