深度图像识别的黑盒对抗攻击方法

目录

第1章 绪论

1.1 对抗机器学习的研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究方法及挑战

1.4 本文的研究内容

1.5 本文的组织结构

第2章 本文相关的研究工作

2.1 相关术语

2.2 分类任务下的对抗攻击算法

2.3 其他任务下的对抗攻击算法

第3章 基于进化算法的攻击算法

3.1 研究背景

3.2 数据集介绍

3.2.1 MNIST

3.2.2 CIFAR10（CIFAR100）

3.3 算法框架描述

3.4 算法具体实现

3.4.1 遗传算法

3.4.2 差分进化算法

3.4.3 粒子群优化算法

3.5 实验结果分析

3.5.1 实验数据及设置

3.5.2 差分进化算法对比试验分析

3.5.3 实验结果分析

3.6 实验结果示例

3.7 本章小结

第4章 基于噪声压缩的攻击算法

4.1 研究背景

4.2 数据集介绍

4.3 算法框架描述

4.4 算法具体实现

4.5 实验结果分析

4.5.1 实验设置

4.5.2 非靶向攻击

4.5.3 靶向攻击

4.6 实验结果示例

4.7 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢