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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,941 - 1,945 (5page)
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Recent studies reported that deep neural networks (DNNs) are vulnerable to adversarial examples. These adversarial examples are images with intentionally added perturbations to mislead the networks. This vulnerability may pose a serious threat to security-critical applications in the real-world. Before the practical deployment of DNNs, it is necessary to study adversarial attacks to identify their vulnerabilities and reinforce these networks against the adversarial examples. Generator-based adversarial attacks are attack methods using a trainable DNN for transforming images into adversarial examples. The generator-based adversarial attacks are likely to be used in the real-world, because they can easily craft adversarial examples once they are trained. In this paper, we propose a new loss function for enhancing the transferability of generative adversarial examples. Specifically, the generative model is trained using the masked feature maps of the source model. The adversarial examples crafted by the generative model have high transferability by avoiding overfitting the source data. Experimental results demonstrate the proposed method improves not only the transferability of generator-based adversarial examples but also the attack performance in white-box attacks.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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