一种利用类别显著性映射生成对抗样本的方法
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>527 K
標(biāo)簽： 深度学习 安全 对抗样本
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文檔介紹：如果对抗样本的迁移性越强，则其攻击结构未知的深度神经网络模型的效果越好，所以设计对抗样本生成方法的一个关键在于提升对抗样本的迁移性。然而现有方法所生成的对抗样本，与模型的结构和参数高度耦合，从而难以对结构未知的模型进行有效攻击。类别显著性映射能够提取出样本的关键特征信息，而且在不同网络模型中有较高的相似度。基于显著性映射的这一特点，在样本生成过程中，引入类别显著性映射进行约束，实验结果表明，该方法生成的对抗样本具有较好的迁移性。
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