基于演化算法的神经网络黑箱攻击方法.pdf

【基于演化算法的神经网络黑箱攻击方法】 随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域的重要组成部分，尤其在计算机视觉、强化学习、自然语言处理和语音识别等领域的应用中表现出色。神经网络的自动特征提取和数据拟合能力使其在处理高维复杂数据时展现出强大优势。然而，神经网络模型的鲁棒性和安全性受到了挑战。研究表明，经过精心设计的微小扰动（对抗样本）可以轻易使原本准确的分类器产生误分类，这就是所谓的对抗攻击。 对抗攻击通常分为白箱攻击和黑箱攻击。白箱攻击假设攻击者了解模型的内部结构，利用梯度信息生成对抗样本，如Fast Gradient Sign (FGS)和Fast Gradient Value (FGV)方法。然而，在实际场景中，获取模型内部信息通常是困难的，因此黑箱攻击更具现实意义。 黑箱攻击主要利用对抗样本的可迁移性，通过训练替代模型来生成噪音，然后将此噪音应用到目标模型以实现攻击。尽管这种方法在某些情况下有效，但不能保证攻击成功率。 本文提出了一种新型的黑箱攻击算法，能够以100%成功率定向地误导分类模型。该算法包含以下步骤： 1. 设定攻击目标类别并用One-Hot编码表示，然后建立一个优化问题，以交叉熵作为损失函数，寻找能最大化目标类别的预测概率的干扰噪音。 2. 由于无法获取模型内部信息，采用了演化算法来解决这一优化问题。演化算法模拟生物进化过程，通过种群随机生成、精英选择和分布更新来逐步优化解决方案。随机生成一组数据点（种群），然后根据损失函数值挑选优秀个体（精英种群），最后根据精英种群的信息更新分布，迭代寻找最优的噪音向量。 这种黑箱攻击策略避开了对模型内部结构的依赖，利用了演化算法的全局搜索能力，从而在不接触模型内部信息的情况下实现对神经网络的有效攻击。 这篇论文探讨了神经网络黑箱攻击的新方法，利用演化算法克服了白箱攻击的局限性，提高了对抗攻击的成功率，尤其是在定向误分类上的表现。这种方法对理解神经网络的脆弱性、提高模型的安全性和防御对抗攻击的策略具有重要意义。同时，它也为未来的研究提供了新的视角，即如何在保护模型安全的同时，提升模型的鲁棒性。