black-box adversarial attacks | BriefGPT

关键词black-box adversarial attacks

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DifAttack++：跨领域中基于层级解缠特征空间的查询高效黑盒对抗攻击
研究了高攻击成功率和良好泛化性的高效基于评分的黑盒对抗攻击方法，提出了一种基于分层解耦特征空间和跨域的新颖攻击方法 DifAttack++，通过自编码器和我们特别设计的 Hierarchical Decouple-Fusion（HDF）模块
PDFa month ago
图像质量评估模型的黑盒对抗攻击
本文首次尝试探索黑盒对抗攻击 NR-IQA 模型，通过最大限度地增加原始和扰动图像的质量评分之间的差异来误导对抗性示例的估计质量评分，针对 NR-IQA 模型开发出一种高效和有效的黑盒攻击方法。广泛实验表明，所有评估的 NR-IQA 模型都
PDF4 months ago
IJCAI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。
PDF8 months ago
认证性黑盒攻击：保证对对手生成的对抗样本攻击成功
本文旨在通过设计随机化查询方法和几种新的技术手段，实现对黑盒模型进行有效的对抗攻击，并维护可证明的攻击成功率。作者在 CIFAR10 和 ImageNet 数据集上进行了全面评估，结果验证了这种新型攻击方法的有效性。
PDFa year ago
ECCVLGV: 从大规模几何邻域增强对抗样本的可传递性
本文提出了一种名为 Large Geometric Vicinity（LGV）的新技术，旨在增加黑盒对抗攻击的可转移性，利用预训练的代理模型，通过多个训练周期和常数高学习率收集多个权重集，并利用两个几何属性来解释可转移性现象，进一步揭示权重
PDF2 years ago
COLINGLearn2Weight: 相似领域对抗攻击下的参数调适
提出一种新的黑盒 NLP 对抗攻击，攻击者可以选择类似的领域并将对抗性样本转移到目标领域，本文提出学习调整目标模型权重的防御策略 ——Learn2Weight，证明其对 Amazon 多领域情感分类数据集等攻击效果优于传统防御方法。
PDF2 years ago
ICLR使用基于代理的对抗性黑盒攻击方法攻击深度网络很容易
通过使用代理网络的类分数梯度而不需要其他先验知识或启发式方法，本文提出了一种简单的算法，其通过搜索实现了最先进的结果，有效地从一个网络传输攻击到另一个网络。
PDF2 years ago
ACL芝麻街上的混合语言：对抗性多语种者的黎明
本文介绍两种针对多语言模型的黑盒对抗攻击和一种高效的对抗性训练方案，以提高多语言模型处理混合语言的表现。短语级攻击的成功率为 89.75％，将 XLM-R-large 的平均准确性从 79.85 降至 8.18。
PDF3 years ago
KDD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。
PDF4 years ago
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。
PDF5 years ago
ICCV利用无梯度优化和算子分裂方法设计黑盒对抗样本
采用交替方向乘数法 (ADMM) 作为基础框架，结合零阶优化 (ZO) 和贝叶斯优化 (BO) 等技术，提出了两种新的黑匣子对抗攻击方法 ZO-ADMM 和 BO-ADMM，用于各种扭曲度量和反馈设置，相较于现有攻击方法，该方法能够以较低的
PDF5 years ago