《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于差分进化的黑盒攻击优化算法

Black box attack optimization algorithm based on differential evolution

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作者 范纯龙,宿彤,滕一平,王翼新,丁国辉
机构 沈阳航空航天大学 计算机学院;辽宁省大规模分布式系统实验室
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摘要 深度学习算法的黑盒攻击是对其进行测试的重要方法,有着广泛的技术应用前景。黑盒攻击主要是基于决策的攻击,但普遍存在查询次数多、敏感点难选择的问题,因此,提出了基于差分进化的黑盒攻击优化算法。算法将黑盒攻击定义为一个无约束优化问题,利用差分进化搜索图像敏感点,并优化基于深度学习模型决策定义的损失函数以及梯度计算方法,实现有效的黑盒攻击。在MNIST和cifar10数据集上,攻击成功率相同的条件下,平均查询次数分别减少了28.3%和14.8%。
关键词 黑盒攻击;深度学习;优化算法;查询次数
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61902260)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-01-043.html
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中图分类号 TP181
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