该论文是关于黑盒对抗攻击的工作。论文中作者提出了一种基于积分梯度的可迁移性攻击算法（TAIG），该算法可以生成高可迁移性的对抗样本。作者将三种方法分别是优化标准目标函数、注意力图和平滑决策面集成到论文方法 TAIG 中，作者研究了两种计算直线路径和随机分段线性路径上积分梯度的 TAIG。实验结果表明，论文中提出的方法生成了高迁移性的对抗样本，并且可以与以前的方法进行无缝协同工作，而且 TAIG 的性能优于现有的方法。论文代码目前已经开源了。

论文标题：

Transferable Adversarial Attack based on Integrated Gradients

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2205.13152

代码链接：

https://github.com/yihuang2016/TAIG

 

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除