结合自适应步长策略和数据增强机制提升对抗攻击迁移性

深度神经网络具有脆弱性，容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高，但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息，提升了对抗样本的迁移性.为了进一步使用历史梯度信息，本文针对收敛性更好的Nesterov型动量方法，使用自适应步长策略代替目前广泛使用的固定步长，提出了一种方向和步长均使用历史梯度信息的迭代快速梯度方法（Nesterov and Adaptive-learning-rate based Iterative Fast Gradient Method,NAI-FGM）.此外，本文还提出了一种线性变换不变性（Linear-transformation Invariant Method,LIM）的数据增强方法 .实验结果证实了NAI-FGM攻击方法和LIM数据增强策略相对于同类型方法均具有更高的黑盒攻击成功率.组合NAI-FGM方法和LIM策略生成对抗样本，在常规训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到87.8%，在对抗训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到57.5%，在防御模型上...