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DOI１０．１１８９６skx．２４０３０００８３

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平衡可迁移与不可察觉的对抗攻击

康凯王家宝徐堃

陆军工程大学指挥控制工程学院南京

２１０００７

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摘要基于数据驱动的深度学习模型由于无法覆盖所有可能样本数据导致面临着精心设计的对抗样本的攻击问题现有

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主流的基于像素值的范数扰动攻击方法虽然达到了很好的攻击成功率和迁移性但是所生成的对抗样本存在极易被

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人眼感知的高频噪声而基于扩散模型的攻击方法兼顾了迁移性和不可察觉性但是其优化策略主要从对抗模型的角度展开

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缺乏从代理模型的角度对可迁移性和不可察觉性的深入探讨和分析为了进一步探索分析可迁移性和不可察觉性的控制来

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源以基于代理模型的攻击方法为框架提出了一种新的基于潜在扩散模型的对抗样本生成方法该方法中在基本的对抗损

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失约束条件下设计了可迁移注意力约束损失和不可察觉一致性约束损失实现了对可迁移性与不可察觉性的平衡在ImaＧ

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和这个公开数据集上与已有方法相比所提方法生成的对抗样本具有很强

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的跨模型迁移攻击能力和人眼不易觉察扰动的效果.

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关键词对抗攻击扩散模型可迁移性不可察觉性注意力机制

中图分类号TP３９１

BalancinTransferabilitandImercetibilitforAdversarialAttacks

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KANGKaiWANGJiabaoandXUKun

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ColleeofCommandandControlEnineerin