universal adversarial perturbations | BriefGPT

关键词universal adversarial perturbations

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CVPR深度卷积网络对傅里叶基函数方向的结构敏感性研究
通过研究深卷积网络的灵敏度，我们发现傅里叶基函数方向上的微小改变可以导致网络准确率下降，这是一种有潜在安全风险的现象，然而这种有害扰动的共享方向特征仍然未知。鉴于对其性质的探究，我们针对黑盒模型提出了一个通用算法，可以生成具有位移不变性的通
PDF6 years ago
ECCVAsk, Acquire, and Attack: 使用类别印象生成无数据对抗样本
研究发现，深度学习模型容易受到特定输入噪声影响，称为对抗扰动。此外，存在着无需输入数据样本即可影响大多数输入样本的通用对抗扰动。本文针对数据无法获取的情况，提出一种使用类印象模拟数据样本效果的新方法，通过神经网络层的简单前馈即可轻松制作对抗
PDF6 years ago
CVPR对抗通用扰动防御
本文提出了一个 Perturbation Rectifying Network (PRN) 框架，通过学习实际和合成的图像通用扰动，和在 PRN 的输入和输出差异的离散余弦变换上独立训练的检测器，从而有效地保护深度学习网络免受任何图像的通用
PDF7 years ago
使用生成模型学习通用对抗扰动
本文介绍了一种生成网络 —— 通用对抗网络，它可以在数据集中添加生成输出并欺骗目标分类器，从而提高通用对抗攻击的效果。
PDF7 years ago
快速特征愚弄：一种数据无关的通用对抗扰动方法
本文提出了一种新的数据独立方法，可生成用于对象识别训练的多个 CNN 的图像无关扰动，这些扰动显示出令人惊讶的可转移性和印迹性能，并没有要求攻击者访问训练数据。
PDF7 years ago