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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| Published in: | 电信科学 Vol. 39; no. 11; pp. 96 - 106 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Language: | Chinese |
| Published: |
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 |
| Subjects: | |
| ISSN: | 1000-0801 |
| Online Access: | Get full 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。 |
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| 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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| Author_FL | LIU Zhiyuan TAO Fangjian CAO Chunjie FU Sizheng SUN Jingzhang |
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| Issue | 11 |
| Keywords | 目标攻击 对抗攻击 图像检索 深度哈希 adversarial attack deep hashing image retrieval targeted attack |
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| PublicationDecade | 2020 |
| PublicationTitle | 电信科学 |
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| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 中国通信学会 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 |
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