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為了提高生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型對抗樣本的多樣性和攻擊成功率，提出了一種GAN圖像對抗樣本生成方法。首先，利用原始樣本集整體訓(xùn)練一個深度卷積對抗生成網(wǎng)絡(luò)G1，模擬原始樣本集分布;其次，在黑盒攻擊場景下，利用模型蒸餾方法對目標(biāo)模型進(jìn)行黑盒復(fù)制，獲取目標(biāo)模型的本地復(fù)制;然后以G1的輸出作為輸入以蒸餾模型作為目標(biāo)模型，訓(xùn)練生成對抗網(wǎng)絡(luò)G2，在有目標(biāo)攻擊情況下還需輸入目標(biāo)類別，G2用以生成輸入數(shù)據(jù)針對目標(biāo)類別的擾動;最后將樣本與擾動相加并以像素灰度值區(qū)間進(jìn)行規(guī)范化，得到對抗樣本。實驗結(jié)果表明，在相同輸入條件下該方法產(chǎn)生圖像對抗樣本平均SSIM指標(biāo)、M指標(biāo)和 Cosin相似度分別降低50.7%10.96%和28.7%，平均均方誤差值（MSE）和圖像指紋的海明距離分別提升7.6%和1974.80，同時 MNIST數(shù)據(jù)集和 CIFAR10數(shù)據(jù)集下模型平均攻擊成功率在95%以上。
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