ICMLMay, 2024

基于函数先验的贝叶斯优化引导的高效黑盒对抗攻击

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TL;DR本研究提出了一种先验引导贝叶斯优化算法，用于黑盒对抗攻击，通过在查询 - based 攻击中结合白盒模型的梯度来改进查询效率。实验证明，与当前黑盒攻击算法相比，该算法在减少查询次数和提高攻击成功率方面具有明显优势。
black-box adversarial attackquery-based attacksprior-guided bayesian optimizationgaussian processregret bound
发现论文，激发创造
  • 基于贝叶斯优化的黑盒对抗攻击

    文章研究黑盒对抗攻击问题，提出了一种基于贝叶斯优化的高效查询算法，使用维度上采样技术优化了对深度学习模型的优化，并取得了比其他算法更优的效果。

    Sep, 2019

  • 有前科的：基于匪类和先验的黑匣子对抗攻击

    研究黑盒设置中生成对抗性示例的问题，介绍了统一黑盒攻击的框架，并演示了现有技术在某种意义上的最优性，同时，通过引入梯度先验，提出了一种基于探险优化的算法来无缝集成梯度先验。

    Jul, 2018

  • 用基于迁移的先验知识加强黑盒对抗攻击

    介绍了一种基于先验指导的随机无梯度（P-RFF）攻击方法，它利用了传输先验和查询信息，需要的查询次数更少、攻击黑盒模型的成功率更高，相较于现有最先进的方法。

    Jun, 2019

  • 伪贝叶斯优化

    采用拟贝叶斯优化的框架，通过利用简单的局部回归和随机化先验构建来量化不确定性，并保证收敛性，有效地优化高维度的综合实验、超参数调整和机器人应用的例子中胜过最先进的基准测试。

    Oct, 2023

  • 基于梯度先验的决策类黑盒对抗攻击的增强

    提出了一种新颖的基于决策的黑盒攻击框架，DBA-GP，通过集成数据相关的梯度先验和时间相关的先验到梯度估计过程中，解决了边缘梯度差异和迭代梯度方向问题，从而提高了查询效率。广泛实验表明，该方法明显优于其他强基准方法。

    Oct, 2023

  • 优先贝叶斯优化

    本文介绍了一种名为 PBO 的新框架，它扩展了标准 BO 的思想，并通过模型化 Bernoulli - 高斯过程模型来建模每个决斗的赢家概率，从而允许在仅通过两两比较的方式来查询隐函数，并且相对于以往方法，该方法在寻找最大值过程中需要极少的比较。

    Apr, 2017

  • 高效组合优化的简约黑盒对抗攻击

    本文提出了一种离散替代方法来解决黑匣子攻击的问题，该方法可以在不需要估计导数的情况下有效地攻击神经网络，降低了之前所提出方法所需的查询次数。

    May, 2019

  • 基于贝叶斯优化的离散序列数据黑盒对抗攻击的高效查询和可扩展性

    本文提出了一种使用贝叶斯优化方法对黑盒序列数据模型进行查询有效的对抗样本攻击，有效地提高了攻击成功率并且减小了查询次数和修改率。

    Jun, 2022

  • 低查询预算环境中，简单高效且硬标签黑盒对抗攻击

    提出了一种使用贝叶斯优化来进行黑盒攻击的方法，通过在结构性低维子空间中搜索对抗样本来避免 BO 在高维度下的性能问题，实验结果显示该方法相较现有黑盒攻击算法需要更少的查询次数，并且攻击成功率提高了 2 到 10 倍。

    Jul, 2020

  • 预训练高斯过程用于贝叶斯优化

    本文提出了一种基于预训练高斯过程先验的 Bayesian optimization 策略 HyperBO，为深度学习模型的超参数调整提供了一种有效的方法，该方法不需要专家知识即可自动设置先验概率分布，并可在多任务和复杂场景下有效优化模型性能。

    Sep, 2021