【摘 要】
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深度神经网络易受对抗样例的攻击，该攻击主要通过对图像做细微的修改而使卷积神经网络识别出错。因此，为了模拟实际生活中车牌上的污点攻击，只对车牌图像添加局部扰动。首先使用
【机 构】
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浙江科技学院 a.曙光大数据学院; b.电子与信息工程学院;
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目（LY17F020011）；浙江省公益技术应用研究项目（LGG19F030001）；国家自然科学基金资助项目（61572163）
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深度神经网络易受对抗样例的攻击，该攻击主要通过对图像做细微的修改而使卷积神经网络识别出错。因此，为了模拟实际生活中车牌上的污点攻击，只对车牌图像添加局部扰动。首先使用L1范数作为优化算法得到车牌图像中易被字符分类器识别错误的位置，然后继续在该图像中产生特定的扰动，最后将扰动加入到易被攻击错误的位置中。试验结果表明该攻击方法具有90%的成功率，对车牌的字符识别造成了一定的影响。同时以对抗训练作为防御策略，取得了98%的成功率。
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