通过变形约束变形来增强模型种类间的对抗迁移能力

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

提出了一种名为 DeCoWA（Deformation-Constrained Warping Attack）的新型攻击策略，可有效应用于模型属类攻击，在图像分类、视频动作识别和音频识别等任务中，通过该策略生成的可传递的对抗样本能显著干扰不同模型属类的性能。

通过研究对抗性攻击，提出了增强对抗性传递性的技巧，包括动量初始化、计划的步长、双重示例、基于频谱的输入变换和集成策略。在 ImageNet 数据集上的实验验证了这些技巧的高效性。该研究提供了实用的见解和技术，以提高对现实世界应用的攻击性能。

动量初始化 双重示例 增强对抗性传递性 对抗性攻击 计划的步长
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