DCNs中产生黑盒攻击的程序性噪声对抗样本背景攻击原理攻击效果
目录背景论文 2019CCS-Procedural Noise Adversarial Examples for Black-Box Attacks on Deep Convolutional Networks.背景本论文：1、引入了一种生成具有程序性噪声函数的通用对抗扰动（UAPs）的结构化方法。该篇文章提出了一个新颖的方法来生成有效的对抗样本, 在计算机视觉任务上作为黑盒攻击. 发现程序性噪声在欺骗自然图片分类器上具有极好的效果, 并且计算代价十分小, 请求次数也十分小.Perlin噪声模式
