计算机应用研究2021，Vol.38Issue(1) ：227-231.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0623

基于差分进化的缺陷样本生成算法

Defect sample generation algorithm based on differential evolution

范纯龙 宿彤 滕一平 王翼新 丁国辉
计算机应用研究2021，Vol.38Issue(1) ：227-231.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0623
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基于差分进化的缺陷样本生成算法

Defect sample generation algorithm based on differential evolution

范纯龙 1宿彤 1滕一平 1王翼新 1丁国辉1
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作者信息

  • 1. 沈阳航空航天大学计算机学院辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳110136
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摘要

黑盒攻击主要是基于决策的攻击,但普遍存在查询次数多、敏感点难选择的问题,因此提出了基于差分进化的缺陷样本生成算法.算法将黑盒攻击定义为一个无约束优化问题,利用差分进化搜索图像敏感点,并优化基于深度学习模型决策定义的损失函数以及梯度计算方法,实现有效的黑盒攻击.在攻击成功率相同的条件下,在MNIST和CIFAR10数据集上的平均查询次数分别减少了28.3％和14.8％.

关键词

缺陷样本/深度学习/优化算法/查询次数

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基金项目

国家自然科学基金资助项目(61902260)

出版年

2021
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
被引量1
参考文献量24
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