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通过邻域梯度信息提高对抗转移性
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内容提要
本研究提出了NGI-Attack方法，解决了深度神经网络在黑箱攻击场景中对抗样本转移性差的问题。实验结果显示，该方法在多种防御模型上的攻击成功率达到了95.8%。
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关键要点
- 本研究提出了NGI-Attack方法。
- NGI-Attack方法解决了深度神经网络在黑箱攻击场景中对抗样本转移性差的问题。
- 该方法利用邻域梯度信息和多重掩码策略，显著增强了对抗样本的转移能力。
- 实验结果显示，该方法在多种防御模型上的攻击成功率达到了95.8%。
- 研究显示出NGI-Attack方法的潜在广泛应用价值。
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