用于攻击深度哈希图像检索模型的双分支自编码器网络

由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力，基于深度学习的哈希（深度哈希）方法在大规模图像检索中被广泛应用。然而，对深度哈希模型的安全性研究较少。提出了双分支自编码器网络（DBAE）来研究这种检索的目标攻击。DBAE的主要目标是生成难以察觉的对抗样本作为查询图像，使深度哈希模型检索的图像在语义上与原始图像无关，与目标图像相关。大量实验证明，DBAE可以成功地生成具有小扰动的对抗样本来误导深度哈希模型，验证了这些扰动在各种设置下的可迁移性。...

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Vydané v:电信科学 Ročník 39; číslo 11; s. 96 - 106
Hlavní autori: 符思政, 曹春杰, 刘志远, 陶方舰, 孙敬张
Médium: Journal Article
Jazyk:Chinese
Vydavateľské údaje: 中国通信学会 20.11.2023
人民邮电出版社有限公司
海南大学网络空间安全学院,海南海口 570228
Predmet:
目标攻击
对抗攻击
图像检索
深度哈希
adversarial attack
deep hashing
image retrieval
targeted attack
ISSN:1000-0801
On-line prístup:Získať plný text
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Abstract 由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力，基于深度学习的哈希（深度哈希）方法在大规模图像检索中被广泛应用。然而，对深度哈希模型的安全性研究较少。提出了双分支自编码器网络（DBAE）来研究这种检索的目标攻击。DBAE的主要目标是生成难以察觉的对抗样本作为查询图像，使深度哈希模型检索的图像在语义上与原始图像无关，与目标图像相关。大量实验证明，DBAE可以成功地生成具有小扰动的对抗样本来误导深度哈希模型，验证了这些扰动在各种设置下的可迁移性。
AbstractList 由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力，基于深度学习的哈希（深度哈希）方法在大规模图像检索中被广泛应用。然而，对深度哈希模型的安全性研究较少。提出了双分支自编码器网络（DBAE）来研究这种检索的目标攻击。DBAE的主要目标是生成难以察觉的对抗样本作为查询图像，使深度哈希模型检索的图像在语义上与原始图像无关，与目标图像相关。大量实验证明，DBAE可以成功地生成具有小扰动的对抗样本来误导深度哈希模型，验证了这些扰动在各种设置下的可迁移性。
TP393; 由于其强大的表示学习能力和高效的计算能力,基于深度学习的哈希(深度哈希)方法在大规模图像检索中被广泛应用.然而,对深度哈希模型的安全性研究较少.提出了双分支自编码器网络(DBAE)来研究这种检索的目标攻击.DBAE的主要目标是生成难以察觉的对抗样本作为查询图像,使深度哈希模型检索的图像在语义上与原始图像无关,与目标图像相关.大量实验证明,DBAE可以成功地生成具有小扰动的对抗样本来误导深度哈希模型,验证了这些扰动在各种设置下的可迁移性.
Author 符思政
曹春杰
陶方舰
刘志远
孙敬张
AuthorAffiliation 海南大学网络空间安全学院,海南海口 570228
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Copyright Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
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DOI 10.11959/j.issn.1000-0801.2023246
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Wanfang Data Journals - Hong Kong
WANFANG Data Centre
Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
China Online Journals (COJ)
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Wed Nov 26 08:42:29 EST 2025
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Issue 11
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Title 用于攻击深度哈希图像检索模型的双分支自编码器网络
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