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一种快速生成网络流量对抗样本的单像素点攻击算法

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  • 万方数据
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深度学习模型已广泛应用于流量类型识别的网络防御系统,然而却容易受到精心设计对抗样本的攻击.针对该网络安全问题,从攻击者的角度出发,在不了解模型参数和不影响流量基本特性的前提下,通过修改流量数据中特定位置单个像素的特征值,形成欺骗流量数据,进而误导深度学习模型产生错误的分类结果.为了快速生成符合要求的单个像素点,文章对模拟退火算法进行改进,提出了一种快速生成网络流量对抗样本的单像素攻击(One Pixel Simulated Annealing,OPSA)算法.基于不同公开数据集的实验结果表明,与FGSM、C&W对抗攻击算法相比,所提算法在大幅提升欺骗率的同时,被修改的像素点个数最高减少了 99.9％,在部分数据集上超过了 DeepFool对抗攻击算法.

何丽华、蒙江

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桂林航天工业学院 计算机科学与工程学院,广西 桂林 541004

单像素攻击 模拟退火算法 网络流量分类 对抗攻击 深度学习

桂林航天工业学院物联网与大数据应用研究中心科研项目桂林航天工业学院项目

KJPT201814XJ21KT21

2024

桂林航天工业学院学报
桂林航天工业学院

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影响因子：0.288
ISSN：2095-4859
年,卷(期)：2024.29(1)
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