Ataque de límite de caja negra basado en optimización de gradiente
Autores: Yang, Yuli; Liu, Zishuo; Lei, Zhen; Wu, Shuhong; Chen, Yongle
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Ataque de límite de caja negra basado en optimización de gradiente
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes neuronales
Ataques adversarios
Ataque de Frontera de Caja Negra
Optimización de Gradiente
Algoritmo Monte Carlo
Evaluaciones experimentales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Las evaluaciones experimentales se realizaron utilizando las metodologías de ataque HSJA, QEBA y NLBA en los conjuntos de datos de ImageNet, CelebA y MNIST, respectivamente.
Descripción
Las evaluaciones experimentales se realizaron utilizando las metodologías de ataque HSJA, QEBA y NLBA en los conjuntos de datos de ImageNet, CelebA y MNIST, respectivamente.