基于多线性分类器拟合的攻击模拟算法

发布时间：2017-10-04 00:31

  本文关键词：基于多线性分类器拟合的攻击模拟算法

  更多相关文章： 分类器 对抗性环境 攻击模拟算法 最差情况攻击 模仿攻击

【摘要】：为提高分类器在对抗性环境和训练阶段的抗攻击性,提出一种新的攻击模拟算法。通过拟合成员分类器模拟并获取最差情况攻击使用的决策边界,根据阈值设定去除性能较差的成员分类器,使最终攻击结果优于模仿攻击算法。实验结果表明,该算法无需获取目标分类器的具体信息,在保证分类准确率的同时具有较高的安全性。
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【关键词】： 分类器 对抗性环境 攻击模拟算法 最差情况攻击 模仿攻击
【基金】：国家“973”计划项目(2013CB329603) 国家自然科学基金(61472248,61171173)
【分类号】：TP309
【正文快照】： 中文引用格式:吴玮斌,刘功申.基于多线性分类器拟合的攻击模拟算法[J].计算机工程,2016,42(11):147-151.英文引用格式:Wu Weibin,Liu Gongshen.Attack Simulation Algorithm Based on Multi-linear Classifier Fitting[J].Computer Engineering,2016,42(11):147-151.0概述随着

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本文编号：967646