DPATCH是一项针对主流对象检测器,如Faster R-CNN和YOLO的黑盒对抗样本攻击技术。该研究在对抗样本领域具有独特的特点和贡献。相比于传统的像素级全局扰动和对抗块,DPATCH具有显著的优势。 首先,DPATCH的核心优势在于其**通用性和针对性**。它可以同时执行无目标和有目标的攻击,显著降低了被攻击模型的性能。具体来说,它能够将Faster R-CNN的mAP从75.10%降低至1%以下,而对YOLO的影响同样巨大,将其mAP降至65.7%以下。这表明DPATCH不仅能够有效欺骗检测器,还能够在不改变目标位置的情况下保持攻击效果,这对于实际环境中的攻击场景来说极具实用价值。 其次,DPATCH的**可移植性**不容忽视。论文指出,DPATCH展示出强大的跨检测器和训练数据集的迁移能力。这意味着,无论是在基于Faster R-CNN训练的模型上生成的对抗块,还是在YOLO模型上,它们都能有效地进行攻击,且这种互换性(vice versa)增强了攻击的灵活性和泛化性。 **对抗样本的发展历程**包括了从早期的全局像素级扰动,这种方法虽然对整体图像造成影响但扰动较小,到对抗块的出现。对抗块作为一种更高级别的攻击手段,即使在模型未知(黑盒)的情况下也能误导深度学习模型,但它们在欺骗目标检测器时存在局限,因为这些系统依赖于对物体位置和尺寸的识别,而非单一的全局判断。 DPATCH正是在此背景下提出,弥补了对抗块在目标检测任务中的不足,通过设计和实施一种新的策略,它能够在保持小规模扰动的同时,精确地影响检测器的定位和分类决策。这标志着对抗样本研究向着更加复杂和实际场景适应的方向发展,强调了对抗样本设计在对抗安全领域的挑战和创新。 DPATCH的论文提供了一种新型的对抗样本策略,它在对象检测器的防御上提出了新的威胁模型,挑战了现有的安全标准,并推动了对抗样本研究在实际应用中的进一步探索。
- 粉丝: 0
- 资源: 1
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- C++标准程序库:权威指南
- Java解惑:奇数判断误区与改进方法
- C++编程必读:20种设计模式详解与实战
- LM3S8962微控制器数据手册
- 51单片机C语言实战教程:从入门到精通
- Spring3.0权威指南:JavaEE6实战
- Win32多线程程序设计详解
- Lucene2.9.1开发全攻略:从环境配置到索引创建
- 内存虚拟硬盘技术:提升电脑速度的秘密武器
- Java操作数据库:保存与显示图片到数据库及页面
- ISO14001:2004环境管理体系要求详解
- ShopExV4.8二次开发详解
- 企业形象与产品推广一站式网站建设技术方案揭秘
- Shopex二次开发:触发器与控制器重定向技术详解
- FPGA开发实战指南:创新设计与进阶技巧
- ShopExV4.8二次开发入门:解决升级问题与功能扩展