[论文笔记] Universal adversarial perturbations 说在前面 个人心得: 提出一种针对某个数据集的通用扰动的方法 用低维子空间做了一定的解释 CVPR 2017,原文链接:http://ieeexplore.ieee.org/document/8099500/ 官方开源代码:https://github.com/LTS4/universal ...
CVPR2017,原文链接:Universal adversarial perturbations 官方开源代码: github.com/LTS4/univers 请参阅此出版物的讨论、统计数据和作者简介:https://www.researchgate.net/publication/309460742 摘要 给定一个最先进的深度神经网络分类器,作者证明存在了一种通用的,图像不可知的和非常小的扰动向量,这会导致分类器以很高...
文章地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/html/Moosavi-Dezfooli_Universal_Adversarial_Perturbations_CVPR_2017_paper.html code:https://github.com/LTS4/universal 方法 UAP的计算过程 其实就是不断地搜寻上一个样本点x_i到决策边界的最短距离\Delta v并得到其距离决策边界最短的点x_{i+...
本文提出一种 universal 对抗扰动,universal 是指同一个扰动加入到不同的图片中,能够使图片被分类模型误分类,而不管图片到底是什么。示意图: 形式化的定义: 对于d维数据分布 μ,里面的每一个样本,存在一个分类器。v是一个扰动,v满足: 同时,还有一个范数的约束:...
Image-dependent perturbations can fool a network for one specific image, while universal adversarial perturbations are capable of fooling a network for samples from all classes without selection. We introduce a double targeted universal adversarial perturbations (DT-UAPs) to bridge the gap between the...
本文提出一种 universal 对抗扰动,universal 是指同一个扰动加入到不同的图片中,能够使图片被分类模型误分类,而不管图片到底是什么。示意图: 形式化的定义: 对于d维数据分布 μ,里面的每一个样本 ,存在一个分类器 。v是一个扰动,v满足: 同时,还有一个范数的约束: ...
这里的targeted可以是:1. 只针对特定的类别做干扰的,例如 universal pertubations可以加到所有图片上,但只会把含有狗的图片这类特殊对象攻击成功。2. Universal pertubations加到所有图片上后,会把所有图片的狗的得分都大化,而不管图片是不是真的有狗。 代码地址: https://github.com/LTS4/universal...
We demonstrate the existence of universal adversarial perturbations, which can fool a family of audio classification architectures, for both targeted and untargeted attack scenarios. We propose two methods for finding such perturbations. The first method is based on an iterative, greedy approach that ...
11To encourage reproducible research, the code is available at gitHub. Furthermore, a video demonstrating the effect of universal perturbations on a smartphone can be found here.1 Introduction Figure 1: When added to a natural image, a universal perturbation image causes the image to be mis...
This repository implements the targeted and untargeted versions of theStochastic Gradient Descent (SGD)algorithm (also known as Stochastic Projected Gradient Descent (sPGD) inMummadi et al.andDeng & Karam) for generatingUniversal Adversarial Perturbations (UAPs). These are a class of adversarial attack...