基于深度学习模型的对抗攻击方法分析

针对深度学习图像隐私泄露等问题,分析了基于深度学习模型的对抗攻击方法。使用对抗攻击生成对抗样本,能够保护隐私。但是针对检索系统目标对抗攻击的方法,会受到目标样本数量与质量的影响,从而导致攻击效果不佳。通过基于深度学习模型的对抗攻击能够使目标检索精准率作为对样本质量衡量的权重,通过目标类中的样本特征实现加权聚合,得到类特征的最终攻击目标。通过实验结果证明,能够提高检索精准度。