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現(xiàn)有基于生成器的對(duì)抗樣本生成模型相比基于迭代修改原圖的算法可有效降低對(duì)抗樣本的構(gòu)造時(shí)間，但其生成的對(duì)抗樣本與原圖在感知上具有明顯差異，人眼易察覺。該模型旨在增加對(duì)抗樣本與原圖在人眼觀察感知上的相似性，并保證攻擊成功率。模型將對(duì)抗樣本生成的過程視為對(duì)原圖進(jìn)行圖像増強(qiáng)的操作引入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，并改進(jìn)感知損失函數(shù)以增加對(duì)抗樣本與原圖在內(nèi)容與特征空間上的相似性，采用多分類器損失函數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練從而提高攻擊效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比其他基于生成器的對(duì)抗樣本生成模型，該模型有效提高了對(duì)抗樣本與原圖的結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)，并且攻擊成功率未岀現(xiàn)下降。說明在保持攻擊成功率的同時(shí)，該模型可有效提高人眼觀察下對(duì)抗樣本與原圖的相似性。
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