消除对抗攻击在计算机网络间的传递能力整理

Oct, 2023

消除对抗攻击在计算机网络间的传递能力整理

Unscrambling the Rectification of Adversarial Attacks Transferability across Computer Networks

Ehsan Nowroozi, Samaneh Ghelichkhani, Imran Haider, Ali Dehghantanha

TL;DR我们提出了一种新颖和全面的方法，以提高对卷积神经网络（CNNs）中对抗性示例的攻击强度和传递性的评估，以及验证计算机网络应用中是否存在传递性问题。我们的研究结果表明，即使在计算机网络应用中，对抗性示例对安全的威胁需要开发新的防御机制来增强深度学习技术的安全性。

Abstract

convolutional neural networks (CNNs) models play a vital role in achieving state-of-the-art performances in various technological fields. CNNs are not limited to Natural Language Processing (NLP) or Computer Vision (CV) but also have substantial applications in other technological doma

convolutional neural networks adversarial attacks transferability computer network applications defense mechanisms

发现论文，激发创造

对基于 CNN 的图像取证的对抗样本可转移性研究

本文探索了在图像取证应用程序中，攻击是否具有传递性，并证明在大多数情况下攻击是不可传递的，至少当攻击者不完全了解目标检测器时，可以简化适当的对策设计。

Nov, 2018

图像分类模型的对抗攻击：分析与防御

本文介绍了对基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型进行对抗攻击的概念，并探讨了一种被称为 FGSM（快速梯度符号方法）的著名对抗攻击方法对图像分类模型性能的负面影响。对三种预训练图像分类器 CNN 结构（ResNet-101，AlexNet 和 RegNetY 400MF）使用 ImageNet 数据集中的随机选择图像进行了模拟 FGSM 攻击，并计算了在攻击存在与不存在时分类器的准确性，以展示攻击对模型性能的有害影响。最后，提出了一种基于修改的防御蒸馏方法来防御 FGSM 攻击，并给出了详尽的实验结果用于验证所提出方案。

Dec, 2023

深度神经网络中对抗性样本的可迁移性调查

深度神经网络的关键问题之一是对抗性攻击和转移性，考虑到安全性和未来的发展，需要加强对抗性漏洞的防御。

Oct, 2023

一种基于卷积神经网络的相机模型识别反取证方法

本文研究了通过对抗性的样本对基于卷积神经网络的相机模型检测器进行欺骗的反取证方法，并展示了即使用针对图像分析和获取相机模型信息的先进深度学习架构，也存在一定漏洞。

May, 2018

使用生成模型提高对抗性贴片攻击在人脸识别中的可迁移性

本文通过在低维数据流形上规范对抗性贴片生成，从而提高了面部识别系统的鲁棒性，并在数字世界和物理世界上进行了广泛的实验验证。

Jun, 2021

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

通过减少离散度增强对抗样本的跨任务黑盒可迁移性

本文研究了对神经网络的对抗样本跨任务迁移性的攻击，超越了现有攻击的限制，并针对计算机视觉中的多种任务提出了一种新的攻击方法。

Nov, 2019

人脸识别领域中卷积神经网络的对抗性攻击

本文以 Fast Gradient Sign Method 为基础，对面部图像数据集进行扰动，测试不同黑盒攻击算法的鲁棒性，并重点研究修改单个最佳像素或所有像素的攻击方法。研究结果表明，所有像素攻击方法能使分类器置信度平均下降至 84％，且 81.6％的误分类率，但这些图像始终可以被人类识别。该研究可为防御性对抗攻击、自适应噪声降低技术等方面的 DNNs 训练和研究提供宝贵的参考。

Jan, 2020

基于 Transformer 的对抗攻击在安全领域中的有效性

评估了变压器对系统防御者的恶意样本的强健性以及对系统攻击者的对抗性样本的可迁移性，发现变压器所生成的对抗样本具有最高的可迁移率，对其他模型具有更强的对抗性，强调了研究在安全领域中使用变压器架构进行攻击和防御的重要性，并建议将其作为转移攻击设置中的主要架构。

Oct, 2023

图像分类模型的对抗性攻击：FGSM 和 Patch 攻击及其影响

本文介绍了对卷积神经网络 (CNN) 图像分类模型进行对抗攻击的概念，并对两种广为人知的对抗攻击 —— 快速梯度符号方法 (FGSM) 和对抗性贴片攻击进行了讨论和分析，分别在 ResNet-34、GoogleNet 和 DenseNet-161 三种预先训练的强大图像分类器体系结构上启动这两种攻击，并在公开可访问的 ImageNet 数据集上计算模型在有无攻击的情况下的分类精度，分析了攻击对图像分类任务的影响。

Jul, 2023