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摘要:
随着神经网络模型的广泛应用,其安全性也日益受到重视,本文主要讨论了基于单像素攻击算法对经典CNN模型在黑盒条件下的对抗性攻击,利用该算法对LeNet和ResNet模型进行对抗性攻击测试,并采用粒子群算法进行优化,经过优化后,在扰动差异度为0.3%条件下,LeNet模型攻击成功率在80%以上,ResNet模型攻击成功率60%以上;同时提出针对性防御,自适应异常像素检测修正算法,可实现对单像素攻击算法产生的低扰动攻击进行有效防御,在扰动差异度为0.1%条件下,防御成功率可以达到80%以上.
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文献信息
篇名 优化的单像素攻击算法及其防御研究
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 单像素攻击 黑盒攻击 自适应异常像素检测修正
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 安全模型、算法与编程
研究方向 页码范围 63-66
页数 4页 分类号
字数 3401字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛力 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 24 112 7.0 9.0
2 王燕妮 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 35 176 6.0 12.0
3 王坤 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 34 84 6.0 8.0
4 吴萌 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 21 115 6.0 10.0
5 王可 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 24 56 5.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
单像素攻击
黑盒攻击
自适应异常像素检测修正
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
出版文献量(篇)
13340
总下载数(次)
61
总被引数(次)
33730
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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