TY -的A2 Naeem哈马德AU -杨,Zhifei AU - Li Wenmin AU -高,范AU -温,Qiaoyan PY - 2022 DA - 2022/10/29 TI - FAPA:可转让的敌对攻击基于前景关注SP - 4447307六世- 2022 AB -深度学习模型容易受到敌对的例子。然而,目前的研究主要限于产生敌对的例子为特定的模型,以及不同模型之间的迁移对抗的例子很少研究。同时,在研究中,不认为添加干扰图像的位置能更好的提高迁移对抗的例子了。随着画面的主要部分,模型应该更重视前台信息识别。将添加更多的干扰图像的前景信息导致更高的传输攻击速度?对上述问题,本文提出了FAPA算法,首先选择前景信息的图像通过恐龙框架,然后使用前台信息生成,然后使用机构生成所需的微扰全貌。为了表明我们的方法重视前台信息,我们给一个更大的重量相对应的扰动前台信息,和一个更小的重量的形象。最后,我们通过梯度优化生成的扰动产生的双重攻击框架。为了证明我们的方法的有效性,我们进行了相关的对比实验。在实验中,我们使用了三个白盒维特模型攻击六黑盒维特模型和三个黑盒cnn模型。 In the transferable attack of ViTs models, the average attack success rate of our algorithm reaches 64.19%, which is much higher than 21.12% of the FGSM algorithm. In the transferable attack of CNN models, the average attack success rate of our algorithm reaches 48.07%, which is also higher than 18.65% of the FGSM algorithm. By integrating ViTs and CNNs models, the attack success rate of transfer of our algorithm reaches 56.13%, which is higher than 1.18% of the dual attack framework we refer to. SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2022/4447307 DO - 10.1155/2022/4447307 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -