🌟对抗样本黑箱攻击：UPSET & ANGRI 学习笔记✨

发布时间：2025-03-15 07:48:24来源：

最近在研究对抗样本的黑箱攻击方法时，对UPSET和ANGRI这两种攻击策略产生了浓厚兴趣。这两种方法都旨在通过精心设计的输入扰动，来欺骗机器学习模型，即使攻击者无法直接访问模型的具体参数或结构。📚

首先，UPSET（Unsupervised Perturbation Strategy for Targeted Attacks）是一种无监督的扰动策略，主要针对目标攻击场景。它通过分析模型的预测输出，动态调整输入数据中的微小变化，使得模型错误分类目标对象。🎯

其次，ANGRI（Adversarial Noise Generation with Reinforcement Learning Inference）则利用强化学习来进行对抗性噪声的生成。这种方法能够更高效地探索输入空间，找到最有效的扰动方式，从而提升攻击的成功率。🤖

这两种技术不仅展示了黑箱攻击的强大潜力，也为防御机制提供了宝贵的参考信息。💡 未来的研究将更加注重如何构建鲁棒性更强的模型，以抵御此类攻击。💪

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