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作者：文煜乾北京邮电大学

学位级别：硕士

人工智能在图像识别、自动驾驶等任务中都有非常突出的表现。随着人工智能的广泛应用,在网络安全领域中攻击者和防守者都使用人工智能工具更高效得达到自己的目的,然而对抗攻击算法通过在原始数据中添加扰动获得恶意的对抗样本,从而误... 详细信息

人工智能在图像识别、自动驾驶等任务中都有非常突出的表现。随着人工智能的广泛应用,在网络安全领域中攻击者和防守者都使用人工智能工具更高效得达到自己的目的,然而对抗攻击算法通过在原始数据中添加扰动获得恶意的对抗样本,从而误导人工智能的决策,这使攻守双方都面临了巨大的挑战。本文从防守和攻击两个角度出发对对抗攻击算法进行研究,展示网络安全领域中攻防双方使用人工智能时面临的问题和挑战。本文的主要研究内容和贡献如下:(1)攻击者利用人工智能破解验证码,本文从防守角度出发,提出对抗验证码生成算法。首先基于实际的验证码应用场景建立威胁模型,并在迭代对抗攻击算法I-FGSM的基础上提出基于随机平移和聚集性对抗干扰的对抗攻击算法。在原始验证码上添加对抗干扰后得到的对抗验证码能有效防御人工智能的破解,提升了验证码的安全性。(2)防守者利用人工智能检测异常流量,本文从攻击角度出发,提出对抗流量生成算法。首先利用决策树按照基尼系数对流量特征进行排序,筛选出对分类任务影响最大的特征。随后利用筛选得到的特征进行对抗流量特征的生成,最后利用VAE生成对抗流量,并实验验证其功能完整性和攻击有效性。在网络安全领域的两个应用场景中,本文使用对抗攻击算法分别作为防守手段和攻击手段探究了其对攻守双方的影响,促进攻击者使用人工智能探索更多网络安全漏洞,同时促进防守者提出更加有效的防守策略。

关键词：网络安全人工智能对抗攻击算法验证码异常流量检测

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一种随机束搜索文本攻击黑盒算法

引用

北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 24-29页

作者：王小萌张华丁金扣王稼慧北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

针对现有对抗样本生成算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种名为R-attack的算法,通过束搜索和随机元来提高攻击成功率。利用束搜索在同义词空间中寻找最优解,增加对抗样本的多样性,进而提高攻击的效率,同时,在迭代搜索过程中引入随... 详细信息

针对现有对抗样本生成算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种名为R-attack的算法,通过束搜索和随机元来提高攻击成功率。利用束搜索在同义词空间中寻找最优解,增加对抗样本的多样性,进而提高攻击的效率,同时,在迭代搜索过程中引入随机元素,避免过早陷入局部最优解,从而有效提高攻击成功率。在3个数据集上对2个模型进行了对抗攻击实验,实验结果表明,使用R-attack算法能够有效提高对抗样本的攻击成功率。以在Yahoo!Answers数据集上训练的双向长短期记忆网络模型为例,用R-attack算法攻击模型的攻击成功率比基线算法高了2.4%。

关键词：对抗攻击算法自然语言处理黑盒攻击

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