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用于攻击深度哈希图像检索模型的双分支自编码器网络
1
作者
符思政
曹春杰
+2 位作者
刘志远
陶方
舰
孙敬张
《电信科学》
2023年第11期96-106,共11页
由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力,基于深度学习的哈希(深度哈希)方法在大规模图像检索中被广泛应用。然而,对深度哈希模型的安全性研究较少。提出了双分支自编码器网络(DBAE)来研究这种检索的目标攻击。DBAE的主要目标是生成...
由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力,基于深度学习的哈希(深度哈希)方法在大规模图像检索中被广泛应用。然而,对深度哈希模型的安全性研究较少。提出了双分支自编码器网络(DBAE)来研究这种检索的目标攻击。DBAE的主要目标是生成难以察觉的对抗样本作为查询图像,使深度哈希模型检索的图像在语义上与原始图像无关,与目标图像相关。大量实验证明,DBAE可以成功地生成具有小扰动的对抗样本来误导深度哈希模型,验证了这些扰动在各种设置下的可迁移性。
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关键词
目标攻击
深度哈希
对抗攻击
图像检索
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题名
用于攻击深度哈希图像检索模型的双分支自编码器网络
1
作者
符思政
曹春杰
刘志远
陶方
舰
孙敬张
机构
海南大学网络空间安全学院
出处
《电信科学》
2023年第11期96-106,共11页
基金
国家自然科学基金联合基金资助项目(No.U19B2044)
海南省重点研发计划项目(No.ZDYF2020012)。
文摘
由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力,基于深度学习的哈希(深度哈希)方法在大规模图像检索中被广泛应用。然而,对深度哈希模型的安全性研究较少。提出了双分支自编码器网络(DBAE)来研究这种检索的目标攻击。DBAE的主要目标是生成难以察觉的对抗样本作为查询图像,使深度哈希模型检索的图像在语义上与原始图像无关,与目标图像相关。大量实验证明,DBAE可以成功地生成具有小扰动的对抗样本来误导深度哈希模型,验证了这些扰动在各种设置下的可迁移性。
关键词
目标攻击
深度哈希
对抗攻击
图像检索
Keywords
targeted attack
deep hashing
adversarial attack
image retrieval
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于攻击深度哈希图像检索模型的双分支自编码器网络
符思政
曹春杰
刘志远
陶方
舰
孙敬张
《电信科学》
2023
0
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