文章目录
1.Improving Transferability of Adversarial Examples with Input Diversity(CVPR 2019)
代码:https://github.com/cihangxie/DI-2-FGSM
翻译
2.Feature Importance-aware Transferable Adversarial Attacks(ICCV 2021)
翻译
代码:https://github.com/hcguoO0/FIA
3.Enhancing Adversarial Example Transferability with an ILA(ICCV2019)
代码:https://github.com/CUAI/Intermediate-Level-Attack
翻译
现有方法生成的对抗样本容易过拟合源模型的特定结构和特征表示,在进行黑盒攻击时达不到很好的攻击迁移性,造成攻击成功率不高。
针对这个问题本文提出了一种中间层共计(ILA),通过在源模型预先指定的层上增加扰动,对现有得对抗样本进行微调从而获得更好的黑盒攻击迁移性。