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一種利用類別顯著性映射生成對抗樣本的方法

信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全

葉啟松，戴旭初

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，安徽合肥230026)

摘要： 如果對抗樣本的遷移性越強，則其攻擊結(jié)構(gòu)未知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的效果越好，所以設(shè)計對抗樣本生成方法的一個關(guān)鍵在于提升對抗樣本的遷移性。然而現(xiàn)有方法所生成的對抗樣本，與模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)高度耦合，從而難以對結(jié)構(gòu)未知的模型進行有效攻擊。類別顯著性映射能夠提取出樣本的關(guān)鍵特征信息，而且在不同網(wǎng)絡(luò)模型中有較高的相似度。基于顯著性映射的這一特點，在樣本生成過程中，引入類別顯著性映射進行約束，實驗結(jié)果表明，該方法生成的對抗樣本具有較好的遷移性。

關(guān)鍵詞： 深度學(xué)習(xí) 安全對抗樣本遷移性

中圖分類號： TP181
文獻標(biāo)識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.06.002
引用格式：葉啟松，戴旭初. 一種利用類別顯著性映射生成對抗樣本的方法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2021，40(6)：9-14.

An adversarial example generation method based on class activation map

Ye Qisong，Dai Xuchu

(School of Cyberspace Security，University of Science and Technology of China，Hefei 230026，China)

Abstract： The adversarial examples, if their transferability is stronger, will be more effective to attack models with unknown structure. Therefore, a key to design adversarial examples generation method is to improve the transferability of adversarial examples. However, the existing method for generating adversarial examples are highly coupled with the structure and parameters of the local model, which make the generated adversarial examples difficult to attack other models. The class activation map can extract the key feature information of the example, and it has high similarity in different neural network models. Based on this observation, the class activation map is used to constrain the process of example generation. Experimental results show that the adversarial examples generated by this method have good transferability.

Key words : deep learning；security；adversarial example；transferability

0 引言

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等各個領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，然而有研究表明，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的脆弱性[1]，該脆弱性使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易受到攻擊，這一問題引起了廣泛的重視。對抗樣本攻擊是攻擊深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要方法，該方法通過對原樣本添加微小的、不可察覺的擾動生成對抗樣本，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該樣本做出錯誤的預(yù)測。

對抗樣本的遷移性指針對結(jié)構(gòu)已知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成的對抗樣本，能使得結(jié)構(gòu)未知的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對該樣本做出錯誤預(yù)測。如果對抗樣本有更好的遷移性，其就能更好地攻擊結(jié)構(gòu)和參數(shù)未知的模型，這也是利用對抗樣本進行攻擊的主要應(yīng)用場景。攻擊者在擁有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)信息的前提下進行的對抗樣本攻擊，稱為在白盒條件下的對抗樣本攻擊。現(xiàn)有的白盒條件下的對抗樣本攻擊方法雖然有較高的攻擊成功率，但是其生成的對抗樣本的遷移性較差，在主要的應(yīng)用場景中并不適用。遷移性差的主要原因在于，這類方法所生成的對抗樣本與模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)高度耦合，其擾動難以對結(jié)構(gòu)和參數(shù)不同的其他模型進行有效的干擾。遷移性差的這一缺點在目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了防御方法時表現(xiàn)得更為明顯。

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作者信息：

葉啟松，戴旭初

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院，安徽合肥230026)

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