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基于生成对抗网络的目标检测黑盒迁移攻击算法
1
作者
陆宇轩
刘泽禹
+4 位作者
罗咏刚
邓森友
江天
马金燕
董胤蓬
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期3531-3550,共20页
目标检测被广泛应用到自动驾驶、工业、医疗等各个领域.利用目标检测算法解决不同领域中的关键任务逐渐成为主流.然而基于深度学习的目标检测模型在对抗样本攻击下,模型的鲁棒性存在严重不足,通过加入微小扰动构造的对抗样本很容易使模...
目标检测被广泛应用到自动驾驶、工业、医疗等各个领域.利用目标检测算法解决不同领域中的关键任务逐渐成为主流.然而基于深度学习的目标检测模型在对抗样本攻击下,模型的鲁棒性存在严重不足,通过加入微小扰动构造的对抗样本很容易使模型预测出错.这极大地限制了目标检测模型在关键安全领域的应用.在实际应用中的模型普遍是黑盒模型,现有的针对目标检测模型的黑盒攻击相关研究不足,存在鲁棒性评测不全面,黑盒攻击成功率较低,攻击消耗资源较高等问题.针对上述问题,提出基于生成对抗网络的目标检测黑盒攻击算法,所提算法利用融合注意力机制的生成网络直接输出对抗扰动,并使用替代模型的损失和所提的类别注意力损失共同优化生成网络参数,可以支持定向攻击和消失攻击两种场景.在Pascal VOC数据集和MS COCO数据集上的实验结果表明,所提方法比目前攻击方法的黑盒迁移攻击成功率更高,并且可以在不同数据集之间进行迁移攻击.
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关键词
对抗
攻击
目标检测
黑盒
迁移
攻击
生成对抗网络
注意力损失
下载PDF
职称材料
面向空间视觉目标检测的对抗攻击与防御算法
2
作者
周栋
孙光辉
吴立刚
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2161-2168,共8页
随着航天航空技术的发展,空间目标视觉检测技术作为航天器智能在轨服务的重要技术支撑,获得了国内外研究学者的广泛关注.考虑到太空中恶劣的光照条件以及未知的动态场景,空间目标视觉检测的鲁棒性问题亟待深入研究.首先,提出一种黑盒迁...
随着航天航空技术的发展,空间目标视觉检测技术作为航天器智能在轨服务的重要技术支撑,获得了国内外研究学者的广泛关注.考虑到太空中恶劣的光照条件以及未知的动态场景,空间目标视觉检测的鲁棒性问题亟待深入研究.首先,提出一种黑盒迁移实例攻击方法,将图像识别领域的对抗样本攻击方法应用于空间目标检测任务,实现对EfficientDet目标检测模型的欺骗攻击;同时,提出一种协同防御策略,将对抗训练和SRMNet去噪器相结合,有效增强目标检测模型的鲁棒性.实验结果表明,所提出防御策略不仅能够成功抵御对抗样本攻击,还能取得高于原始空间目标检测模型的检测精度.
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关键词
空间目标视觉检测
黑盒
迁移
实例
攻击
对抗训练
SRMNet
原文传递
题名
基于生成对抗网络的目标检测黑盒迁移攻击算法
1
作者
陆宇轩
刘泽禹
罗咏刚
邓森友
江天
马金燕
董胤蓬
机构
北京瑞莱智慧科技有限公司
清华大学计算机科学与技术系
重庆长安汽车软件科技有限公司
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期3531-3550,共20页
文摘
目标检测被广泛应用到自动驾驶、工业、医疗等各个领域.利用目标检测算法解决不同领域中的关键任务逐渐成为主流.然而基于深度学习的目标检测模型在对抗样本攻击下,模型的鲁棒性存在严重不足,通过加入微小扰动构造的对抗样本很容易使模型预测出错.这极大地限制了目标检测模型在关键安全领域的应用.在实际应用中的模型普遍是黑盒模型,现有的针对目标检测模型的黑盒攻击相关研究不足,存在鲁棒性评测不全面,黑盒攻击成功率较低,攻击消耗资源较高等问题.针对上述问题,提出基于生成对抗网络的目标检测黑盒攻击算法,所提算法利用融合注意力机制的生成网络直接输出对抗扰动,并使用替代模型的损失和所提的类别注意力损失共同优化生成网络参数,可以支持定向攻击和消失攻击两种场景.在Pascal VOC数据集和MS COCO数据集上的实验结果表明,所提方法比目前攻击方法的黑盒迁移攻击成功率更高,并且可以在不同数据集之间进行迁移攻击.
关键词
对抗
攻击
目标检测
黑盒
迁移
攻击
生成对抗网络
注意力损失
Keywords
adversarial attack
object detection
black-box transferable attack
generative adversarial network(GAN)
attention loss
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
面向空间视觉目标检测的对抗攻击与防御算法
2
作者
周栋
孙光辉
吴立刚
机构
哈尔滨工业大学航天学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2161-2168,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(62173107)。
文摘
随着航天航空技术的发展,空间目标视觉检测技术作为航天器智能在轨服务的重要技术支撑,获得了国内外研究学者的广泛关注.考虑到太空中恶劣的光照条件以及未知的动态场景,空间目标视觉检测的鲁棒性问题亟待深入研究.首先,提出一种黑盒迁移实例攻击方法,将图像识别领域的对抗样本攻击方法应用于空间目标检测任务,实现对EfficientDet目标检测模型的欺骗攻击;同时,提出一种协同防御策略,将对抗训练和SRMNet去噪器相结合,有效增强目标检测模型的鲁棒性.实验结果表明,所提出防御策略不仅能够成功抵御对抗样本攻击,还能取得高于原始空间目标检测模型的检测精度.
关键词
空间目标视觉检测
黑盒
迁移
实例
攻击
对抗训练
SRMNet
Keywords
space object detection
black-box transferred instance attack
adversarial training
SRMNet
分类号
TP274.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成对抗网络的目标检测黑盒迁移攻击算法
陆宇轩
刘泽禹
罗咏刚
邓森友
江天
马金燕
董胤蓬
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
面向空间视觉目标检测的对抗攻击与防御算法
周栋
孙光辉
吴立刚
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
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