探究基于权重扰动的深层神经网络应用于虹膜攻击检测
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内容提要
该研究提出了一种方法,通过扰动特征层级上的表示来模仿其他类别,以实现黑盒传递目标对抗攻击。该方法在 ImageNet DNNs 中展示了优越性,成功率提高了10倍。同时,该方法还展示了在有限的黑盒模型查询情况下的扩展性。