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IATA: Instance-driven advancing targeted attacks with transferable pattern embedding
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2025.131412.png)
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摘要
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生成式攻击方法近年来因其高效欺骗黑盒模型的潜力而受到越来越多的关注。在各种攻击中，目标攻击专注于误导受害模型以产生攻击者期望的预测，这比非目标攻击更具挑战性和威胁性。然而，由于当前方法未能充分解耦实例级判别特征与数据集范围对抗模式分布，现有方法在低数据环境下仍表现出泛化能力受限。为此，我们提出了一个具有可迁移模式嵌入的实例驱动目标攻击先进框架（IATA）。IATA通过整合双分支模式注入和局部块引导对抗攻击实现了高可迁移性。具体而言，实例驱动的对抗生成器和原型判别器分别设计用于融合特定目标的实例级嵌入和目标类的原型级特征。局部块调整策略旨在通过激发更多纹理扰动来增强双替代模型差异攻击。大量实验表明，IATA在黑盒设置中实现了最先进的性能，并在以Inception-v3作为替代模型时，其目标迁移攻击成功率显著优于现有目标攻击方法14.98%。
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