Sep, 2023

可转移的对抗性攻击图像篡改定位

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TL;DR本文提出了一种对现有数字图像篡改定位算法进行真实世界应用安全性评估的对抗性攻击方案，通过基于优化和梯度的敌对示例的白盒和黑盒攻击来揭示这种篡改定位器的可靠性，从而准确预测篡改区域并保持高视觉质量的同时，大大降低了定位精度。
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发现论文，激发创造
  • 通过平移不变攻击规避转移对抗样本的防御

    本文提出了一种翻译不变攻击方法，该方法利用一个翻译图像集合上的扰动以生成更易于转移的对抗示例，并表明该方法通常适用于任何梯度攻击方法。作者在 ImageNet 数据集上广泛实验验证了该方法的有效性，并证明该攻击技术的存在不安全性。

    Apr, 2019

  • 通过局部混合和自适应步长提高对抗样本的转移性能

    黑盒对抗生成框架通过增强输入的多样性和自适应步长来生成可转移的对抗样本，具有超过现有基准的表现。

    Jan, 2024

  • 局部对抗训练以增加图像分类的准确性和鲁棒性

    本文提出一种新的局部对抗性攻击方法用来生成对抗性样本，进而通过在训练集中包含局部对抗性图像来提高分类器鲁棒性和对抗样本的识别率。在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上的评估结果表明，该训练算法可以降低自然图像的准确度损失，并提高抵抗对抗性输入的容忍度。

    Sep, 2019

  • 基于转移的对抗攻击的自适应图像转换

    本文提出了一种名为自适应图片转换学习器（AITL）的新型结构，该结构将不同的图片转换操作集成到统一的框架中，进一步提高对抗样本的可转移性，实验表明该方法在 ImageNet 上的攻击成功率显著提高。

    Nov, 2021

  • 重新审视可转移对抗图像示例：攻击分类、评估准则和新见解

    通过建立新的评估准则，我们在 ImageNet 上对 23 种典型攻击与 9 种代表性防御进行了首次大规模的可传递对抗样本评估，发现既有的评估存在误导性结论和遗漏点，从而阻碍了该领域的实际进展评估。

    Oct, 2023

  • 一种新的对抗图像防御方法：将弱点转化为优势

    通过梯度方法可以发现虚假的区域，该文认为这些区域不是弱点而是优势，提出了一种通过检测这些区域的方法来成功检测出对抗攻击的方法，在攻击者完全了解检测机制的情况下，实现了前所未有的准确性。

    Oct, 2019

  • 图像和视频对象检测的可传递对抗性攻击

    本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）框架的方法，通过联合训练高级别类别损失和低级别特征损失，获得生成对抗图像和视频，并成功解决了对目标检测模型的对抗攻击中存在的二合一问题：低的迁移能力和高的计算成本。

    Nov, 2018

  • 面向可迁移的对抗攻击与集中扰动

    在频率域中进行细粒度扰动优化的可传递对抗攻击方法能够增强攻击传递性，有效绕过各种防御措施。

    Dec, 2023

  • 对抗图像翻译：面部识别系统中的无限对抗样本

    利用图像翻译技术生成无限制的对抗样本，欺骗目标脸部识别系统并通过认证防御，实现了攻击成功率约为 90% 和 80% 的结果，同时保持个体的可识别性和感知逼真度。

    May, 2019

  • 语义扰动下的互模态对抗攻击

    我们提出了一种新的方法，在互模态优化方案中生成对抗性攻击，利用预训练的 CLIP 模型进行视觉攻击和文本防御，并通过迭代训练策略实现攻击的转移性。我们的方法在多个基准数据集上得到了验证，表明我们的互模态攻击策略能够有效产生高可转移攻击，并且优于最先进的攻击方法，可作为即插即用解决方案。

    Dec, 2023