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针对图像分类的鲁棒物理域对抗伪装
1
作者
段晔鑫
贺正芸
+5 位作者
张颂
詹达之
王田丰
林庚右
张锦
潘志松
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期863-871,共9页
深度学习模型对对抗样本表现出脆弱性.作为一种对现实世界深度系统更具威胁性的攻击形式,物理域对抗样本近年来受到了广泛的研究关注.现有方法大多利用局部对抗贴片噪声在物理域实现对图像分类模型的攻击,然而二维贴片在三维空间的攻击...
深度学习模型对对抗样本表现出脆弱性.作为一种对现实世界深度系统更具威胁性的攻击形式,物理域对抗样本近年来受到了广泛的研究关注.现有方法大多利用局部对抗贴片噪声在物理域实现对图像分类模型的攻击,然而二维贴片在三维空间的攻击效果将由于视角变化而不可避免地下降.为了解决这一问题,所提Adv-Camou方法利用空间组合变换来实时生成任意视角及变换背景的训练样本,并最小化预测类与目标类交叉熵损失,使模型输出指定错误类别.此外,所建立的仿真三维场景能公平且可重复地评估不同的攻击.实验结果表明,Adv-Camou生成的一体式对抗伪装可在全视角欺骗智能图像分类器,在三维仿真场景比多贴片拼接纹理平均有目标攻击成功率高出25%以上,对Clarifai商用分类系统黑盒有目标攻击成功率达42%,此外3D打印模型实验在现实世界平均攻击成功率约为66%,展现出先进的攻击性能.
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关键词
对抗
样本
对抗
伪装
对抗
攻击
图像分类
深度神经网络
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职称材料
题名
针对图像分类的鲁棒物理域对抗伪装
1
作者
段晔鑫
贺正芸
张颂
詹达之
王田丰
林庚右
张锦
潘志松
机构
陆军军事交通学院镇江校区
湖南工业大学轨道交通学院
北京电子科技学院网络空间安全系
陆军工程大学指挥控制工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期863-871,共9页
基金
国家自然科学基金(No.62076251)。
文摘
深度学习模型对对抗样本表现出脆弱性.作为一种对现实世界深度系统更具威胁性的攻击形式,物理域对抗样本近年来受到了广泛的研究关注.现有方法大多利用局部对抗贴片噪声在物理域实现对图像分类模型的攻击,然而二维贴片在三维空间的攻击效果将由于视角变化而不可避免地下降.为了解决这一问题,所提Adv-Camou方法利用空间组合变换来实时生成任意视角及变换背景的训练样本,并最小化预测类与目标类交叉熵损失,使模型输出指定错误类别.此外,所建立的仿真三维场景能公平且可重复地评估不同的攻击.实验结果表明,Adv-Camou生成的一体式对抗伪装可在全视角欺骗智能图像分类器,在三维仿真场景比多贴片拼接纹理平均有目标攻击成功率高出25%以上,对Clarifai商用分类系统黑盒有目标攻击成功率达42%,此外3D打印模型实验在现实世界平均攻击成功率约为66%,展现出先进的攻击性能.
关键词
对抗
样本
对抗
伪装
对抗
攻击
图像分类
深度神经网络
Keywords
adversarial example
adversarial camouflage
adversarial attack
image classification
deep neural net⁃work
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对图像分类的鲁棒物理域对抗伪装
段晔鑫
贺正芸
张颂
詹达之
王田丰
林庚右
张锦
潘志松
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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