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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Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	电信科学 Jg. 39; H. 11; S. 96 - 106
Hauptverfasser:	符思政, 曹春杰, 刘志远, 陶方舰, 孙敬张
Format:	Journal Article
Sprache:	Chinesisch
Veröffentlicht:	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
Schlagworte:	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
Online-Zugang:	Volltext
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