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sparse attacks
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通过数据本地化对稀疏对抗扰动进行认证鲁棒性
通过对局部化数据分布的理解，提出了一种基于几何形态的简单分类器 Box-NN，并在 MNIST 和 Fashion-MNIST 数据集上取得了对于稀疏攻击的认证稳健性方面的最新研究成果。
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a month ago
ICLR
BruSLeAttack：一种查询高效的基于评分的黑盒稀疏对抗攻击
我们研究了通过观察模型查询的基于分数回复而生成稀疏对抗样本的独特且不太被理解的问题。我们提出了 BruSLeAttack 这一更快（更高效）的贝叶斯算法，用于构建稀疏对抗扰动，并在图像分类任务中达到了最先进的攻击成功率和查询效率，从而帮助更
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3 months ago
基于梯度的 $l_0$ 范数对抗性样本的优化
在这项研究中，我们提出了一个新的 l0 范数攻击方法，称为 sigma-zero，该方法利用了 l0 范数的一种特殊的可微近似来优化梯度，以及一个自适应的投影算子来动态调整损失最小化和扰动稀疏性之间的权衡。通过对 MNIST、CIFAR10
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5 months ago
ICLR
针对黑盒深度学习模型的高效决策稀疏攻击
本文针对深度学习模型的脆弱性与展开的攻击方式，研究了基于模型决策的稀疏攻击，提出了 SparseEvo 算法，并将其应用于卷积深度神经网络和视觉 Transformer 等模型上进行评估。SparseEvo 与之前的算法相比具有更高的攻击效
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2 years ago
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