计算机工程

作者：陈晓楠, 胡建敏, 张本俊, 陈爱玲

单位：1. 国防大学 联合勤务学院, 北京 100089;2. 南京航空航天大学 电子信息工程学院, 南京 211100;3. 山东省烟台市实验中学, 山东 烟台 265500

关键词：黑盒攻击,对抗样本,迁移性,初始样本,边界攻击,无目标攻击,有目标攻击

基金：全军军事类研究生重点资助课题（JY2019B041，JY2020B037）；全军军事理论重点课题（20GDJ2651B）。

为高效地寻找基于决策的黑盒攻击下的对抗样本，提出一种利用模型之间的迁移性提升对抗起点的方法。通过模型之间的迁移性来循环叠加干扰图像，生成初始样本作为新的攻击起点进行边界攻击，实现基于决策的无目标黑盒对抗攻击和有目标黑盒对抗攻击。实验结果表明，无目标攻击节省了23%的查询次数，有目标攻击节省了17%的查询次数，且整个黑盒攻击算法所需时间低于原边界攻击算法所耗费的时间。

来源：2021年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

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