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面向人脸验证的可迁移对抗样本生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在人脸识别模型的人脸验证任务中,传统的对抗攻击方法无法快速生成真实自然的对抗样本,且对单模型的白盒攻击迁移到其他人脸识别模型上时攻击效果欠佳。该文提出一种基于生成对抗网络的可迁移对抗样本生成方法TAdvFace。TAdvFace采用注意力生成器提高面部特征的提取能力,利用高斯滤波操作提高对抗样本的平滑度,并用自动调整策略调节身份判别损失权重,能够根据不同的人脸图像快速地生成高质量可迁移的对抗样本。实验结果表明,TAdvFace通过单模型的白盒训练,生成的对抗样本能够在多种人脸识别模型和商业API模型上都取得较好的攻击效果,拥有较好的迁移性。 相似文献
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为了提高测试数据的自动生成效率,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),用以自动生成测试数据.该算法以角度编码染色体,减少染色体存储空间;采用一种新的动态旋转角策略,使种群在测试数据生成的过程中优秀测试数据能得以较好的遗传,促进种群收敛;并通过Hadamard门变异策略提高种群多样性,扩大种群探索路径.利用典型的三角形分类问题进行了验证,实验结果表明,改进的量子遗传算法具有用时短,生成测试数据少,覆盖率高等优点,测试数据自动生成效率高于传统量子遗传算法和遗传算法. 相似文献