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ECCV使用有限的查询和 GAN 进行无限制黑盒对抗攻击
本文通过使用 GAN 生成无约束对抗样本并在潜空间中成功操纵潜向量以欺骗分类模型，提出了一个新的方法：Latent-HSJA，该方法在黑盒设置中只能访问分类模型的前 k 项决策，是对少量查询的分类模型强度评估的有效方法。
PDF2 years ago
ICML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。
PDF2 years ago
利用几何变换的对黑盒视频分类器的对抗攻击
本文介绍了一种新的迭代算法 Geometric TRAnsformed Perturbations (GEO-TRAP)，使用几何变换来降低有效梯度的搜索空间，从而实现黑盒攻击视频分类模型。该算法在广泛使用的 Jester 数据集上的攻击成
PDF3 years ago
基于非线性投影的梯度估计方法，用于查询高效的黑盒攻击
本文探讨了如何在项目的低维空间中高效地估计梯度，并提供了一个高效的非线性梯度投影边界黑盒攻击方案和其在多个数据集上的优越性能的演示和评估。
PDF3 years ago
ICLRSign-OPT: 一种查询效率高的硬标签对抗攻击
本文采用直接估计方向导数的符号而非估计梯度本身的方法，提出了一种新的查询高效的 Hard-Label 黑盒攻击方法，该方法通常比目前最先进的方法少需要 5 倍至 10 倍的查询，并通常收敛于带有更小扰动的对抗性示例，针对有限访问的机器学习系
PDF5 years ago
AAAIAutoZOOM：基于自编码器的零阶优化攻击黑盒神经网络方法
该研究提出 AutoZOOM 框架，通过自动编码器和自适应梯度估计策略，在保持攻击成功率和视觉质量的同时，显著减少了黑盒攻击中模型查询的数量，从而在对抗性稳健性方面提供了新的见解。
PDF6 years ago