| 摘 要： | 面对对抗样本的攻击,深度神经网络是脆弱的。对抗样本是在原始输入图像上添加人眼几乎不可见的噪声生成的,从而使深度神经网络误分类并带来安全威胁。因此在深度神经网络部署前,对抗性攻击是评估模型鲁棒性的重要方法。然而,在黑盒情况下,对抗样本的攻击成功率还有待提高,即对抗样本的可迁移性有待提升。针对上述情况,提出基于图像翻转变换的对抗样本生成方法——FT-MI-FGSM（Flipping Transformation Momentum Iterative Fast Gradient Sign Method）。首先,从数据增强的角度出发,在对抗样本生成过程的每次迭代中,对原始输入图像随机翻转变换;然后,计算变换后图像的梯度;最后,根据梯度生成对抗样本以减轻对抗样本生成过程中的过拟合,并提升对抗样本的可迁移性。此外,通过使用攻击集成模型的方法,进一步提高对抗样本的可迁移性。在ImageNet数据集上验证了所提方法的有效性。相较于I-FGSM（Iterative Fast Gradient Sign Method）和MI-FGSM（Momentum I-FGSM）,在攻击集成模型设置下,FT-MI-FGSM在对抗训练网络上的平均黑盒攻击成功率分别提升了26.0和8.4个百分点。
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