ZOO-Attack:动物园

根据IBM的要求，该存储库已移至 ，但我们的目标是使两个存储库保持同步。 该代码在Apache License v2下发布。 ZOO：基于零阶优化的对深度神经网络的黑盒攻击 ZOO是Z eroth即刻申Øptimization基于Web的攻击来攻击深层神经网络（DNNs）。 我们提出了一种有效的黑盒攻击，只需要访问目标DNN的输入（图像）和输出（置信度得分）即可。 我们将攻击公式化为优化问题（类似于Carlini和Wagner的攻击），并提出了适合黑盒设置的新损失函数。 我们使用零阶随机坐标下降来直接对目标DNN进行优化，并使用降维，分层攻击和重要性采样技术来提高攻击效率。 无需任何可移植性或替代模型。 ZOO有两种变体，即ZOO-ADAM和ZOO-Newton，分别对应于不同的求解器（ADAM和Newton）以找到最佳的坐标更新。 实际上，ZOO-ADAM通常在微调参数下效果更好，但是