Toppmoderna objektigenkänning Konvolutionella neurala nätverk (CNN) visas för att luras av bildagnostiska perturbationer, kallas universella kontrariska perturbationer. Det observeras också att dessa perturbationer generaliseras över flera nätverk utbildade på samma måldata. Dessa algoritmer kräver dock träningsdata på vilka CNN:erna utbildades och beräknar motsträviga perturbationer via komplex optimering. Dessa metoders löjeväckande resultat står i direkt proportion till mängden tillgängliga träningsdata. Detta gör dem olämpliga för praktiska attacker eftersom det är orimligt för en angripare att ha tillgång till träningsdata. I detta dokument föreslår vi för första gången en ny dataoberoende metod för att generera bildagnostiska perturbationer för en rad CNN som är utbildade för objektigenkänning. Vi visar vidare att dessa störningar kan överföras över flera nätverksarkitekturer som är utbildade antingen på samma eller olika data. I avsaknad av data, genererar vår metod universella störningar effektivt genom att lura de funktioner som lärts på flera lager vilket orsakar CNNs att felklassificera. Experiment visar imponerande lurande hastigheter och överraskande överförbarhet för de föreslagna universella perturbationer som genereras utan några träningsdata.
I REF beräknas universella störningar utan någon kunskap om måldata.
Fast Feature Fool: A data independent approach to universal adversarial perturbations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}