变分自编码器对抗攻击脆弱性诊断
密码学与安全
2021-05-07 v3 机器学习
机器学习
摘要
在这项工作中，我们探索对变分自编码器（VAE）的对抗攻击。我们展示如何修改数据点以获得指定的潜码（有监督攻击）或仅得到一个截然不同的码（无监督攻击）。我们考察模型变体（β-VAE、NVAE）对 VAE 鲁棒性的影响，并提出量化该鲁棒性的指标。
引用
@article{arxiv.2103.06701,
title = {Diagnosing Vulnerability of Variational Auto-Encoders to Adversarial Attacks},
author = {Anna Kuzina and Max Welling and Jakub M. Tomczak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06701},
year = {2021}
}