基于注意力机制的物理对抗样本检测方法研究
Research on physical adversarial sample detection method based on attention mechanism
1. 河北工程大学 a. 信息与电气工程学院; b. 水利水电学院, 河北 邯郸 056038
2. 河北省安防信息感知与处理重点实验室, 河北 邯郸 056038
摘要
随着深度学习的普及与发展，对抗样本的存在严重威胁着深度学习模型的安全。针对物理世界中对抗样本的攻击问题，提出了一种基于注意力机制的物理对抗样本检测方法。该方法将注意力机制与特征压缩相结合，对局部可视对抗样本主要区域进行针对性检测，排除非主要区域的影响，减少计算工作量；通过有效组合多种特征压缩方法对样本中的主要区域进行处理，破坏对抗噪声块的结构，使其失去攻击性。在MNIST 和 CIFAR-10 数据集上对不同的对抗攻击进行防御测试，并与其他对抗防御方法进行对比实验。结果表明，该方法的防御准确率可达到95%以上，与其他局部对抗样本防御方法相比通用性高，稳定性更强，可有效防御局部可视对抗样本的攻击。
基金项目
国家重点研发计划项目(2018YFF0301004)
国家自然科学基金资助项目(61802107)
河北省自然科学基金资助项目(F2018402251)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2020193)
石家庄市重点研发计划项目(201790571A)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0255
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 254-258
文章编号: 1001-3695(2022)01-045-0254-05
发布历史
[2021-11-13] 优先出版
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
魏忠诚, 冯浩, 张新秋, 等. 基于注意力机制的物理对抗样本检测方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 254-258. (Wei Zhongcheng, Feng Hao, Zhang Xinqiu, et al. Research on physical adversarial sample detection method based on attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 254-258. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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