CVPRMay, 2021
梯度细化改善对抗迁移能力
Improving Adversarial Transferability with Gradient Refining
Guoqiu Wang, Huanqian Yan, Ying Guo, Xingxing Wei
TL;DR采用梯度修正的方法,可进一步提高对抗性转移性,通过对多个转换引入的无用梯度进行修正,我们的方法在 ImageNet 数据集上可以实现 82.07%的平均转移成功率,在单模型设置下胜过其他最先进的方法的平均 6.0%,并且我们已将所提出的方法应用于由阿里巴巴组织的 CVPR 2021 ImageNet 无限制对抗攻击比赛中,攻击成功率在 1558 支队伍中排名第二。