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Hard-Label Cryptanalysis for Extracting Neural Network Models
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内容提要
该研究提出了一种新攻击方法，成功解决了在硬标签环境下提取ReLU神经网络参数的挑战。实验证明，该方法在数小时内可攻击包含$10^5$参数的网络，显示出其在计算机视觉领域的广泛适用性。
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关键要点
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该研究提出了一种新攻击方法，专注于在硬标签环境下提取ReLU神经网络的参数。
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新方法实现了理论上功能等效的参数提取，解决了以往的挑战。
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实验证明，该方法能够在数小时内攻击包含$10^5$参数的神经网络。
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该攻击方法在计算机视觉领域显示出广泛的适用性和影响力。
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