一种基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法

本发明提供了一种基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法，属于人工智能安全领域。本发明灵活地利用不同的引导图像，来提升定向或非定向的可迁移攻击方法，对于对抗样本生成器的数据输入，除了自然图像外，本发明还引入了额外的提示图像用于提升简化生成式攻击方法的性能。本发明的基于额外提示图像的生成式可迁移对抗攻击方法具有高迁移性，生成的对抗样本在定向攻击和非定向攻击任务都具有很高的对抗攻击性。本发明的方法高效率，生成的对抗样本可以直接用于跨数据集、跨模型攻击，大幅减少了广泛鲁棒性评测所需要的计算资源消耗。
复旦大学
姜育刚 | 马兴军 | 黎腾