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為了提高生成對抗網絡模型對抗樣本的多樣性和攻擊成功率，提出了一種GAN圖像對抗樣本生成方法。首先，利用原始樣本集整體訓練一個深度卷積對抗生成網絡G1，模擬原始樣本集分布;其次，在黑盒攻擊場景下，利用模型蒸餾方法對目標模型進行黑盒復制，獲取目標模型的本地復制;然后以G1的輸出作為輸入以蒸餾模型作為目標模型，訓練生成對抗網絡G2，在有目標攻擊情況下還需輸入目標類別，G2用以生成輸入數據針對目標類別的擾動;最后將樣本與擾動相加并以像素灰度值區間進行規范化，得到對抗樣本。實驗結果表明，在相同輸入條件下該方法產生圖像對抗樣本平均SSIM指標、M指標和 Cosin相似度分別降低50.7%10.96%和28.7%，平均均方誤差值（MSE）和圖像指紋的海明距離分別提升7.6%和1974.80，同時 MNIST數據集和 CIFAR10數據集下模型平均攻擊成功率在95%以上。
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