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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,969 - 1,972 (4page)
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Adversarial attacks are inducing incorrect predictions of the model by adding inconspicuously crafted perturbations to images. In particular, attacks using universal adversarial perturbations are powerful attacks since they are applicable to a wide variety of input images, without any modifications. Universal adversarial perturbations are characterized by this universality as well as the transferability between models. Therefore, once universal adversarial perturbations are generated from a source model, adversaries can inject the perturbations into images to attack black-box target models. In this paper, we propose a mixed image generation technique to improve the attack success rate of universal adversarial perturbations. Based on the assumption that universal adversarial perturbations should be adversarial in various images, universal adversarial perturbations are upon randomly mixed images. As a result of using the proposed method, the attack performance improves in both white-box and black-box attack cases where the source model and the target model match and do not match.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 실험 결과 및 분석
Ⅵ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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