针对光学神经网络的对抗攻击
密码学与安全
2022-05-04 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
对抗攻击已在包括数字域深度学习在内的机器学习系统中被广泛研究。然而，先前极少考虑针对光学神经网络（ONN）的对抗攻击。在这项工作中，我们首先使用互连的马赫-曾德尔干涉仪（MZI）网格构建了一个精确的 ONN 图像分类器。随后首次提出了一种相应的对抗攻击方案。被攻击的图像在视觉上与原图非常相似，但 ONN 系统发生功能紊乱，并在大多数情况下产生错误的分类结果。结果表明，对抗攻击也是光学机器学习系统的一个重要问题。
引用
@article{arxiv.2205.01226,
title = {Adversarial attacks on an optical neural network},
author = {Shuming Jiao and Ziwei Song and Shuiying Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01226},
year = {2022}
}