targeted attack | BriefGPT - AI 论文速递

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JMA: 一种通用算法用于生成接近最优的有针对性攻击示例
在这篇论文中，我们提出了一种更通用、在理论上更可靠的有针对性攻击方法，它通过最小化雅可比诱导的马氏距离 (JMA) 项来实现，考虑了将输入样本的潜在空间表示向某个方向移动所需的努力。所提出的算法通过利用沃尔夫对偶定理来求解这个最小化问题，将
PDF6 months ago
随机位置对抗性修复在视觉转换器中的应用
通过使用类似 GAN 的结构，本文提出了一种新的方法生成对抗补丁，该补丁克服了与视觉 Transformer 进行线性投影的贴片完美对齐的约束，使得该补丁能够在视野内的任何位置发动定向攻击，并且无论是在数字环境还是在真实世界的情况下都表现出
PDFa year ago
在线深度强化学习黑盒目标化奖励中毒攻击
本文提出了一种针对在线深度增强学习的黑盒定向攻击方法，通过在训练时进行奖励污染，攻击突破了未知环境和未知算法的限制，并且攻击成本较低。作者通过实验验证，在不同的环境和学习器中，攻击可以高效地导致学习代理到达各种目标策略。
PDFa year ago
针对神经机器翻译的定向对抗攻击
本文介绍了一种新的对神经机器翻译（NMT）模型的有针对性对抗攻击方法，目的是插入一个预定义的关键词到对抗性翻译中，同时保持源域中原始句子和扰动句子之间的相似性。文章提出了包括对抗损失项和相似性损失项的优化问题，并使用嵌入空间中的梯度投影来获
PDFa year ago
目标检测的对象制作定向攻击
本文提出了一种新的针对对象检测的有针对性攻击模式，该模式可以通过特定目标标签 “制造” 额外的虚假目标，同时提出了基于双重注意力的特征空间攻击方法以实施所提出的有针对性攻击模式，该方法在 Faster RCNN 和 YOLOv5 模型中优化
PDF2 years ago
CVPR原型监督的对抗网络用于深度哈希的有针对性攻击
本文中提出了一个使用生成式方法构建的新型原型监督式对抗网络（ProS-GAN），用于攻击深度哈希网络，得到更好的攻击性能和可转移性。
PDF3 years ago
CVPRLG-GAN: 面向基于点云的深度网络的标签引导对抗网络进行灵活的有针对性攻击
本文提出了一种新颖的标签引导的对抗网络（LG-GAN）用于实时灵活的目标点云攻击，该网络能够在单一前向传递中学习如何变形点云以使识别网络误认为是特定标签，支持在飞行中的灵活目标攻击，并同时保证攻击性能和效率的同时提高。
PDF4 years ago
视觉目标跟踪的高效对抗攻击
本文分析了基于 Siamese 网络的物体跟踪器的脆弱性，提出了一种名为 FAN 的端到端网络，使用漂移损失和嵌入特征损失来攻击 Siamese 网络跟踪器，并在单个 GPU 上具有高效的训练速度和强大的攻击性能，可以在 10 毫秒内生成对
PDF4 years ago
CVPR从图像和扰动的相互影响理解对抗性样本
通过利用 DNN logits 向量，并基于 Pearson 相关系数（PCC）分析两个独立输入的相互影响，我们提出了一种新的对抗样本分析方法。我们的结果表明，通用扰动包含显著特征，而图像对它们则表现得像噪声。利用代理数据集实现的我们发现的
PDF4 years ago
ECCV基于深度哈希的检索的有针对性攻击
本文提出了一种深度哈希目标攻击方法 (DHTA)，通过点集优化将对抗样本哈希码的平均距离最小化来攻击具有目标标签的对象的哈希，并提出了一种新的组件投票方案来获得锚码作为目标标签对象的哈希码集合的代表，以在某些限制条件下，平衡性能和可感知性。
PDF4 years ago
通用、可转移和有针对性的对抗攻击
本文使用一种名为对抗性样本的设计，产生一个可以同时攻击深度神经网络的通用攻击，包括目标攻击，通用攻击以及可转移攻击。
PDF5 years ago
ICCV双边对抗训练：快速训练更健壮的模型以抵御对抗性攻击
本文提出了一种 Bilateral Adversarial Training 方法，使用一步定向攻击生成对抗样本来训练一个抗攻击性更强的神经网络，实验结果表明该方法对于对抗性攻击的鲁棒性有显著提升。
PDF6 years ago