计算机工程

作者：耿荣, 孙钦东, 曹晗, 王艳

单位：1. 西安理工大学网络计算与安全技术陕西省重点实验室, 陕西 西安 7100482. 西安交通大学网络空间安全学院, 陕西 西安 7100493. 四川数字经济产业发展研究院, 四川 成都 610036

关键词：通用对抗扰动,空频域联合优化,对抗样本置信度,频率引导,频率分量

基金：国家自然科学基金(62272378); 四川省自然科学基金(2023NSFSC0502); 四川省自然科学基金(2022NSFSC0554); 四川省自然科学基金(2022NSFSC0549); 陕西省高校青年创新团队(2019-38)

通用对抗扰动(UAP)的空域信息直观表示了扰动的视觉特征, 频域信息包含了扰动的结构和纹理, 联合分析扰动的空域和频域信息, 有助于理解UAP的生成机制及其对图像分类模型鲁棒性的影响。已有研究大多关注扰动空域信息的分布和变化, 忽略了频率分量的作用, 限制了UAP的泛化能力。针对此问题, 提出一种空频域联合优化的图像UAP生成方法, 使用对抗样本置信度损失、扰动空域距离损失和扰动频率引导损失, 从空域和频域角度训练模型, 生成具有高攻击性和迁移性的UAP。其中, 对抗样本置信度损失用于增强扰动的攻击性, 扰动空域距离损失优化扰动的空域大小, 扰动频率引导损失控制扰动中频率分量的比重。实验结果表明, UAP的低频分量对攻击效果影响较大, 在相同扰动空域内, 低频分量越多, 扰动攻击成功率越高; 与基线方法对比, 通过联合优化空域和频域生成的UAP具有较强的攻击性和迁移性, 在生成速度方面也有显著的优势。

来源：2026年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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