谐波对抗攻击方法
计算机视觉与模式识别
2018-08-09 v2
摘要
对抗攻击寻找能够欺骗模型使其误分类图像的扰动。先前的工作在生成含噪/边缘丰富的对抗扰动方面取得成功，但代价是图像质量下降。此类扰动即便尺度很小，通常也易被人类视觉察觉。相比之下，我们提出谐波对抗攻击方法（HAAM），利用调和函数生成无边缘扰动。无边缘的特性保证所生成的对抗图像即使在大尺度扰动下仍能保持视觉质量。实验还表明，HAAM生成的对抗样本在模型间迁移时往往具有更高的成功率。此外，我们发现谐波扰动可模拟自然光照和阴影等自然现象。这将有助于为给定模型寻找极端情况，作为改进它们的第一步。
引用
@article{arxiv.1807.10590,
title = {Harmonic Adversarial Attack Method},
author = {Wen Heng and Shuchang Zhou and Tingting Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.10590},
year = {2018}
}