Surreptitious Adversarial Examples through Functioning QR Code

doi:10.3390/jimaging8050122

Surreptitious Adversarial Examples through Functioning QR Code

2022-04-22

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DOI：10.3390/jimaging8050122

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卷积神经网络（CNN）和深度学习技术的持续进步已被应用于促进人类生活的各种任务。然而，由于模型存在脆弱性，用户信息和隐私的安全风险正在迅速增加。我们开发了一种新型对抗攻击方法，可通过使用修改后的二维码来隐藏其意图以规避人类直觉。该修改后的二维码能够被扫描仪持续扫描，同时保持对图像分类模型的对抗有效性。二维码对抗补丁被创建并嵌入输入图像以生成对抗样本，这些样本被用于训练对抗CNN图像分类模型。实验旨在研究不同补丁形状的权衡关系，并寻找补丁在可扫描性和对抗有效性之间的最佳平衡。此外，我们研究了特定类别的图像是否更易抵抗或易受对抗二维码攻击的影响，并探讨了该对抗攻击在不同图像分类模型上的通用性。

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