| 多模态图像智能目标识别对抗攻击 |
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| 引用本文： | 拓世英,孙 浩,林子涵,陈 进.多模态图像智能目标识别对抗攻击[J].国防科技,2021,42(2):8-13. |
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| 作者姓名： | 拓世英 孙 浩 林子涵 陈 进 |
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| 作者单位： | 国防科技大学电子科学学院,湖南 长沙 410073;国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南 长沙 410073;国防科技大学前沿交叉学科学院,湖南 长沙 410074;北京市遥感信息研究所,北京 100192 |
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| 摘 要： | 基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因素,使得现有识别系统在鲁棒准确性方面评估不足,给系统在未来战场复杂对抗场景中的广泛部署带来极大的安全隐患。为此,本文通过研究多模态图像智能目标识别系统军事场景应用的风险模型,分析系统存在的潜在攻击面,开展基于深度神经网络的多模态图像识别对抗样本攻击技术和对抗鲁棒准确性评估等关键技术研究,以期提升系统在复杂电磁环境条件下的鲁棒性和准确性。
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| 关 键 词： | 深度学习模型 智能图像识别 对抗攻击 鲁棒性评估 |
Intelligent multi-modal image recognition for adversarial attacks |
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| TA Shiying,SUN Hao,LIN Zihan,CHEN Jin.Intelligent multi-modal image recognition for adversarial attacks[J].National Defense Science & Technology,2021,42(2):8-13. |
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| Authors: | TA Shiying SUN Hao LIN Zihan CHEN Jin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep computing model intelligent image recognition adversarial attack robustness assessment |
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