基于差分进化的缺陷样本生成算法
Defect sample generation algorithm based on differential evolution
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, 沈阳 110136
摘要
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缺陷样本生成算法。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。在攻击成功率相同的条件下，在MNIST和CIFAR10数据集上的平均查询次数分别减少了28.3%和14.8%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61902260)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0623
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 227-231
文章编号: 1001-3695(2021)01-045-0227-05
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
范纯龙, 宿彤, 滕一平, 等. 基于差分进化的缺陷样本生成算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 227-231. (Fan Chunlong, Su Tong, Teng Yiping, et al. Defect sample generation algorithm based on differential evolution [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 227-231. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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