基于多视图网络三维形状检索的通用扰动攻击

几何深度学习模型在三维形状检索任务中已应用,其安全评估工作也引起了研究者们的关注。该文针对三维形状检索评估提出一种基于多视图通用扰动攻击(MvUPA)的对抗攻击方法,其具有高成功率的攻击效果。首先设计多视角深度全景图检索模型,训练适用于视图类三维形状检索的高效嵌入向量;其次,为三维形状检索提出有益于通用扰动更新的损失函数方案和攻击机制。该损失函数方案同时融合了三元损失和标签损失,提升了对相近拓扑异类样本和差异拓扑同类样本的对抗扰动生成。通过实验验证了MvUPA在多个视图类检索模型上攻击的有效性和稳定性,攻击指标下降率(DR)最高达94.52%;融合损失函数相比单个损失函数DR指标提高约3.0%~5.5%。

基于单“音频像素”扰动的说话人识别隐蔽攻击

目前针对说话人识别的攻击需要对音频注入长时间的扰动,因此容易被机器或者管理人员发现.提出了一种新颖的基于单“音频像素”扰动的针对说话人识别的隐蔽攻击.该攻击利用了差分进化算法不依赖于模型的黑盒特性和不依赖梯度信息的搜索模式,克服了已有攻击中扰动时长无法被约束的问题,实现了使用单“音频像素”扰动的有效攻击.特别地,设计了一种基于音频段音频点扰动值多元组的候选点构造模式,针对音频数据的时序特性,解决了在攻击方案中差分进化算法的候选点难以被描述的问题.攻击在LibriSpeech数据集上针对60个人的实验表明这一攻击能达到100%的成功率.还开展了大量的实验探究不同条件(如性别、数据集、说话人识别方法等)对于隐蔽攻击性能的影响.上述实验的结果为进行有效地攻击提供了指导.同时,提出了分别基于去噪器、重建算法和语音压缩的防御思路.

变电站自动化系统扰动同步协同攻击及防护分析

国家支持型网络攻击可经供应链攻击等方式渗透侵入变电站自动化系统,进而以逻辑炸弹的形式,通过多个变电站的无站间通信扰动同步协同跳闸攻击,达成最大化破坏后果的目的。首先分析了变电站跳闸攻击实现方式;在此基础上,提出基于扰动同步的多变电站无站间通信协同机制,分析了采用节点低电压表征扰动时的攻击协同方式;采用IEEE39节点系统进行以节点低电压为触发机制的扰动同步协同攻击仿真分析。仿真结果表明,采用适当的低电压阈值作为攻击协同判据,线路跳闸等初始故障可触发故障点邻近变电站中恶意软件的低电压逻辑,造成变电站跳闸失压、并可能以多个变电站主动连锁跳闸的方式导致大量变电站失压,触发大停电。最后结合电力监控系统入网检测流程,讨论变电站监控系统中扰动同步协同攻击恶意软件的检测方法。