Page 429 - 《软件学报》2025年第10期
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                     113: 102555. [doi: 10.1016/j.cose.2021.102555]
                 [23]   Zhang J, Li B, Xu JH, Wu S, Ding SH, Zhang L, Wu C. Towards efficient data free blackbox adversarial attack. In: Proc. of the 2022
                     IEEE/CVF Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. New Orleans: IEEE, 2022. 15094–15104. [doi: 10.1109/CVPR52688.
                     2022.01469]
                 [24]   Dong YP, Liao FZ, Pang TY, Su H, Zhu J, Hu XL, Li JG. Boosting adversarial attacks with momentum. In: Proc. of the 2018 IEEE/CVF
                     Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. Salt Lake City: IEEE, 2018. 9185–9193. [doi: 10.1109/CVPR.2018.00957]
                 [25]   Madry A, Makelov A, Schmidt L, Tsipras D, Vladu A. Towards deep learning models resistant to adversarial attacks. arXiv:1706.06083,
                     2019.
                 [26]   Krizhevsky A. Learning multiple layers of features from tiny images. 2009. https://www.cs.toronto.edu/~kriz/learning-features-2009-TR.
                     pdf
                 [27]   Stallkamp J, Schlipsing M, Salmen J, Igel C. The German traffic sign recognition benchmark: A multi-class classification competition. In:
                     Proc. of the 2011 Int’l Joint Conf. on Neural Networks. San Jose: IEEE, 2011. 1453–1460. [doi: 10.1109/IJCNN.2011.6033395]
                 [28]   Le Y, Yang X. Tiny ImageNet visual recognition challenge. CS 231N, 2015, 7(7): 3.
                 [29]   He KM, Zhang XY, Ren SQ, Sun J. Deep residual learning for image recognition. In: Proc. of the 2016 IEEE Conf. on Computer Vision
                     and Pattern Recognition. Las Vegas: IEEE, 2016. 770–778. [doi: 10.1109/CVPR.2016.90]

                 附中文参考文献:
                 [3]   潘文雯, 王新宇, 宋明黎, 陈纯. 对抗样本生成技术综述. 软件学报, 2020, 31(1): 67–81. http://www.jos.org.cn/1000-9825/5884.htm [doi:
                    10.13328/j.cnki.jos.005884]
                 [4]   任奎, 孟泉润, 闫守琨, 秦湛. 人工智能模型数据泄露的攻击与防御研究综述. 网络与信息安全学报, 2021, 7(1): 1–10. [doi:
                    10.11959/j.issn.2096-109x.2021001]

                             张锦弘(1999-), 男, 博士生, 主要研究领域为人                 董云云(1989-), 女, 讲师, CCF  专业会员, 主要
                            工智能模型安全, 多媒体数据隐私保护.                          研究领域为图像隐写, 数据隐私保护.




                             刘仁阳(1994-), 男, 博士, 主要研究领域为人工                 周维(1974-), 男, 博士, 教授, 博士生导师, CCF
                            智能模型安全, 多模态大模型遗忘学习, 数据隐                      专业会员, 主要研究领域为网络空间安全, 分布
                            私保护.                                         式云计算, 智能信息处理, 交叉学科研究.



                             韦廷楚(1997-), 男, 博士生, 主要研究领域为深
                            度学习, 图像隐写, 生物信息.
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