检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2020年第9期33卷 830-838页

作者：张高志刘新平邵明文中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580

深度神经网络易受对抗样本攻击的影响并产生错误输出,传统的生成对抗样本的方法都是从优化角度生成对抗样本.文中提出基于生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成方法,使用GAN进行白盒目标攻击,训练好的生成器对输入样本产生扰动,生成对抗样本... 详细信息

深度神经网络易受对抗样本攻击的影响并产生错误输出,传统的生成对抗样本的方法都是从优化角度生成对抗样本.文中提出基于生成对抗网络(GAN)的对抗样本生成方法,使用GAN进行白盒目标攻击,训练好的生成器对输入样本产生扰动,生成对抗样本.使用四种损失函数约束生成对抗样本的质量并提高攻击成功率.在MNIST、CIFAR-10、ImageNet数据集上的大量实验验证文中方法的有效性,文中方法的攻击成功率较高.

关键词：对抗样本生成对抗网络(GAN) 目标攻击白盒攻击

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TargetedFool:一种实现有目标攻击的算法

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西安电子科技大学学报 2021年第1期48卷 149-159页

作者：张华高浩然杨兴国李文敏高飞温巧燕北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

随着人工智能技术的发展,深度神经网络广泛应用于人脸识别、语音识别、图片识别以及自动驾驶等领域。由于轻微的扰动就可以使深度神经网络出现错误分类,所以在有限的时间内实现特定的攻击效果是对抗攻击领域研究的重点之一。针对有目标... 详细信息

随着人工智能技术的发展,深度神经网络广泛应用于人脸识别、语音识别、图片识别以及自动驾驶等领域。由于轻微的扰动就可以使深度神经网络出现错误分类,所以在有限的时间内实现特定的攻击效果是对抗攻击领域研究的重点之一。针对有目标对抗攻击算法中产生扰动时间久和扰动易被人眼观察的问题,基于Deepfool提出了在典型的卷积神经网络上生成有目标的对抗样本的算法,即TargetedFool。大量的实验结果表明,TargetedFool可以对MNIST、CIFAR-10和ImageNet实现有目标的对抗攻击。在ImageNet上,TargetedFool可以在平均2.84 s的时间内达到99.8%的扰动率。此外,分析了基于DeepFool的攻击算法无法产生有目标的通用对抗性扰动的原因。

关键词：深度神经网络深度学习目标攻击对抗样本

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多路径干扰条件下主动雷达空空导弹对目标攻击能力分析及仿真

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航空兵器 2020年第2期27卷 59-63页

作者：张放何宪锋中国空空导弹研究院河南洛阳471009

主动雷达型空空导弹在海面背景下视攻击低空或超低空飞行目标时,由于海面对雷达波的反射作用,导引头始终受到多路径干扰的影响。该影响将导致导弹的制导精度下降甚至脱靶。本文对多路径干扰影响导弹制导精度的过程进行了理论分析,并结... 详细信息

主动雷达型空空导弹在海面背景下视攻击低空或超低空飞行目标时,由于海面对雷达波的反射作用,导引头始终受到多路径干扰的影响。该影响将导致导弹的制导精度下降甚至脱靶。本文对多路径干扰影响导弹制导精度的过程进行了理论分析,并结合其他文献中的研究成果对导弹攻击过程中受到的各类影响进行了定量化建模及仿真。最终从理论分析及仿真结果出发,对未来主动雷达型空空导弹在此种环境下能够采用的技术措施进行了探讨。

关键词：空空导弹多路径干扰目标攻击主动雷达型

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可迁移的轻量级生成式高密度区域匹配目标攻击

可迁移的轻量级生成式高密度区域匹配目标攻击

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作者：高峻奇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

对抗性攻击的可迁移性为黑盒攻击提供了有效的捷径,目标攻击是一种更加实用的对抗攻击,但更加难以迁移。先前的研究发现来自样本联合分布的低密度区域的样本更容易受到对抗性扰动攻击,并且添加朝向这些区域的对抗扰动也可以导致更好的... 详细信息

对抗性攻击的可迁移性为黑盒攻击提供了有效的捷径,目标攻击是一种更加实用的对抗攻击,但更加难以迁移。先前的研究发现来自样本联合分布的低密度区域的样本更容易受到对抗性扰动攻击,并且添加朝向这些区域的对抗扰动也可以导致更好的对抗可迁移性。本文用一个简单的例子解释了这个现象,在此基础上,本文通过理论和实验验证了同一数据集下训练的深度模型在样本的高密度区域具有更加一致的输出。因此在目标攻击设置下,朝着这样的区域添加扰动可以进一步提升目标攻击的可迁移性。但如果要通过计算样本密度的方式寻找这样的高密度区域样本在高维情况下是不切实际的。对于这个问题,本文进一步通过理论和实验验证了对于使用了早停机制的深度模型,具有低损失的简单样本更有可能位于样本的高密度区域。因此可以直接朝着这样的简单样本添加扰动来提升目标攻击的对抗可迁移性,这避免了样本密度的计算。在此基础上,根据上述观点提出了一种生成式目标攻击策略,名为简易样本匹配攻击(Easy Sample Matching Attack,ESMA)。在Image Net数据集上的实验结果表明,本文提出的目标攻击方法的迁移成功率显著超过了现有的基准攻击和最佳(SOTA)的生成式攻击。同时在效率和存储量方面,本文的生成模型所需存储量是目前SOTA方法的5%,同时训练速度更快,这一优势是由于本文的生成模型只需要一个模型来对所有目标类进行攻击,而目前的生成式攻击策略都需要对每个类别分别训练一个生成模型。综上,本文提出的是一种效果更好且效率更高、更轻量的生成式攻击策略。

关键词：深度学习生成模型迁移对抗攻击目标攻击

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战场神目未来之星:联合监视与目标攻击雷达系统JSTARS

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兵器知识 1993年第5期 3-6页

作者：喻言

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基于询问的集成目标攻击算法

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工业控制计算机 2023年第8期36卷 130-131,134页

作者：姬亚鹏广东工业大学自动化学院广东广州510006 广东省物联网信息技术重点实验室广东广州510006

深度神经网络已经应用于解决各种各样的问题并且在各种视觉任务实现了惊人的性能。但是,深度网络也很容易受到对抗攻击。攻击者在原始图像上加上细微人为设计的扰动,就能使深度网络做出错误的分类结果。然而,在不知道模型参数和结构的... 详细信息

深度神经网络已经应用于解决各种各样的问题并且在各种视觉任务实现了惊人的性能。但是,深度网络也很容易受到对抗攻击。攻击者在原始图像上加上细微人为设计的扰动,就能使深度网络做出错误的分类结果。然而,在不知道模型参数和结构的黑盒情况下,现有的大多数对抗攻击方法只能在非目标攻击方面取得不错的效果,在造成更加严重后果的目标攻击方面的成功率却很低。在目标攻击中,使用集成攻击并利用未知黑盒模型和已知白盒模型的输出衡量模型间的相似度,根据相似度动态调整白盒模型在集成攻击中的权重,提升黑盒攻击下目标攻击生成的对抗样本攻击效果。

关键词：深度神经网络黑盒攻击对抗样本目标攻击

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联合监视与目标攻击雷达系统及其改进

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国际航空 1999年第12期 43-44页

作者：安茂春

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目标攻击的云检测、调查以及消除的系统和方法

目标攻击的云检测、调查以及消除的系统和方法

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作者：谢尔盖·V·戈尔德契克康斯坦丁·V·萨普罗诺夫尤里·G·帕尔辛泰穆尔·S·凯尔哈巴罗夫谢尔盖·V·索尔达托夫俄罗斯莫斯科

本发明公开了目标攻击的云检测、调查以及消除的系统和方法。在一个示例性方面中，所述系统包括计算机保护模块，其被配置用于：收集关于网络中的计算机中的对象的信息；以及将具有所述对象的安全通知保存在所述网络中的对象数据库中；... 详细信息

标准号: CN109583193B

本发明公开了目标攻击的云检测、调查以及消除的系统和方法。在一个示例性方面中，所述系统包括计算机保护模块，其被配置用于：收集关于网络中的计算机中的对象的信息；以及将具有所述对象的安全通知保存在所述网络中的对象数据库中；以及用于防止目标攻击的模块，其被配置用于：在所述网络中的威胁数据库中搜索所述对象；当在所述威胁数据库中发现所述对象时，则将一个或多个标签添加到所述对象，并添加所述对象数据库中的记录与所述威胁数据库之间的对应关系；以及当所述一个或多个标签对应于计算机攻击数据库中的签名时，则确定已经发生了计算机攻击。

关键词：数据库对象数据库计算机攻击目标攻击威胁计算机保护网络安全通知标签添加云检测配置搜索标签保存计算机记录调查发现

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一种面向目标分类系统的通用目标攻击方法及装置

一种面向目标分类系统的通用目标攻击方法及装置

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作者：高成英吴星 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

本发明公开了一种面向目标分类系统的通用目标攻击方法及装置。所述方法，包括步骤：S1、对随机生成的噪音矩阵进行初始化，得到初始噪音矩阵；S2、将所述初始噪音矩阵叠加至自然图像，得到伪装图像，并通过标签误导方法和特征误导方法... 详细信息

标准号: CN112836764B

本发明公开了一种面向目标分类系统的通用目标攻击方法及装置。所述方法，包括步骤：S1、对随机生成的噪音矩阵进行初始化，得到初始噪音矩阵；S2、将所述初始噪音矩阵叠加至自然图像，得到伪装图像，并通过标签误导方法和特征误导方法误导所述目标分类系统，得到误导后的目标分类系统，以获取所述误导后的目标分类系统对所述伪装图像的分类结果；S3、对所述初始噪音矩阵进行更新得到更新噪音矩阵，并将所述初始噪音矩阵更新为所述更新噪音矩阵；S4、迭代执行步骤S2～S3直至满足预设停止条件，获取当前所述初始噪音矩阵和/或当前所述伪装图像。本发明能够实现定向攻击目标分类系统，获取具有最佳攻击效果的噪音矩阵和/或伪装图像。

关键词：矩阵噪音目标分类伪装图像分类系统更新迭代执行分类结果攻击目标矩阵更新面向目标目标攻击随机生成停止条件自然图像初始化预设叠加标签攻击通用

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一种基于目标攻击的复杂网络可控性鲁棒性预测方法

一种基于目标攻击的复杂网络可控性鲁棒性预测方法

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作者：丁洁卓钺 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

本发明属于复杂网络可控性技术领域，具体为一种复杂网络目标攻击下可控性鲁棒性预测方法。本发明方法包括：构建卷积神经网络；生成复杂网络并求取其目标攻击下的可控性鲁棒性作为训练数据；训练卷积神经网络；预测目标攻击下复杂网络... 详细信息

标准号: CN116489041A

本发明属于复杂网络可控性技术领域，具体为一种复杂网络目标攻击下可控性鲁棒性预测方法。本发明方法包括：构建卷积神经网络；生成复杂网络并求取其目标攻击下的可控性鲁棒性作为训练数据；训练卷积神经网络；预测目标攻击下复杂网络的可控性鲁棒性。本发明通过卷积神经网络预测网络的可控性鲁棒性，克服了现有攻击仿真方法中计算成本大、速度慢的问题。

关键词：可控性复杂网络鲁棒性卷积神经网络目标攻击训练数据预测目标攻击预测构建网络

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