基于模式替换的对抗攻击
机器学习
2019-12-02 v1 机器学习
摘要
我们提出了一种用于对抗攻击的生成模型。该模型从输入中生成细微但具有预测性的模式。在执行攻击时，它将输入的模式替换为基于其他类别的样本所生成的模式。我们通过在 MNIST 上攻击 CNN 来展示我们的模型。
引用
@article{arxiv.1911.10875,
title = {Adversarial Attack with Pattern Replacement},
author = {Ziang Dong and Liang Mao and Shiliang Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.10875},
year = {2019}
}