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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 607 - 610 (4page)
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Convolutional neural networks (CNNs) have shown excellent performance in image recognition, but they are vulnerable to small perturbation called adversarial attacks which has been studied a lot recently. Among them, the transfer attack refers to a black-box attack that does not know the information of the model to be attacked, which is an important issue in security and safety in the practical use of neural networks. Previous studies of transfer-based adversarial attacks mostly use labels when generating adversarial examples. Therefore, existing transfer-based adversarial attacks cannot be applied to unlabeled images. In this study, we employ the feature map obtained from the model to generate transferable adversarial examples even in the absence of labels. Specifically, we obtain a more important feature map by dropping the pixels of an image, and generate a transferable adversarial example in the direction away from this feature map. Our method achieves better performance than the existing adversarial attacks using labels.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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