LAFEAT: Piercing Through Adversarial Defenses with Latent Features论文解读

摘要

在这篇文章中，我们展示了特定“robust“模型中的隐变量特征对于对抗攻击来说是非常易受攻击的。基于这一点，我们提出了一个统一的 l ∞ − n o r m l_{\infty}-norm l∞​−norm白盒攻击算法LAFEAT，这个算法在梯度下降过程中利用隐变量特征。我们展示了这种算法不仅执行成功计算时计算复杂度更低，并且它也是对一系列防御机制下，相比于目前SOTA的一个强力的adversary。这提示我们模型的robustness

标签：LAFEAT,Latent,Features,展示,模型,算法,norm,变量
来源： https://blog.csdn.net/kking_edc/article/details/121225377