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Improving Transferability reversible adversarial examples Based on Flipping Transformation

国际计算机前沿大会会议论文集 2023年第1期 417-432页

作者： Youqing Fang Jingwen Jia Yuhai Yang Wanli Lyu Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education School of Computer Science and TechnologyAnhui UniversityHefei 230601China

Adding subtle perturbations to an image can cause the classiﬁcation model to misclassify,and such images are called adversarial ***-ial examples threaten the safe use of deep neural networks,but when combined with reversible data hiding(RDH)technology,they can protect images from being correctly identiﬁed by unauthorized models and recover the image lossless under authorized *** on this,the reversible adversarial example(RAE)is ***,existing RAE technology focuses on feasibility,attack success rate and image quality,but ignores transferability and time *** this paper,we optimize the data hiding structure and combine data augmentation technology,whichﬂips the input image in probability to avoid overﬁtting phenomenon on the *** the premise of maintaining a high success rate of white-box attacks and the image’s visual quality,the proposed method improves the transferability of reversible adversarial examples by approximately 16%and reduces the com-putational cost by approximately 43%compared to the state-of-the-art *** addition,the appropriateﬂip probability can be selected for different application scenarios.

关键词： reversible adversarial example black-box attack transferability complexity

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