在 ECML-PKDD 2025 对抗攻击比赛中与对手碰撞的获奖方案
机器学习
2025-10-21 v1 密码学与安全
摘要
本报告介绍了 ECML-PKDD 2025 对抗攻击比赛任务 1 的获奖方案。该任务要求设计一种对抗性攻击，以最大化误分类同时最小化扰动。我们的方案采用多轮基于梯度的策略，利用模型的可微结构，辅以随机初始化和样本混合技术以提升效果。最终得到的攻击在扰动大小和欺骗成功率上取得最佳成绩，夺得了比赛的第一名。
引用
@article{arxiv.2510.16440,
title = {Colliding with Adversaries at ECML-PKDD 2025 Adversarial Attack Competition 1st Prize Solution},
author = {Dimitris Stefanopoulos and Andreas Voskou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16440},
year = {2025}
}