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乐器分类的端对端对抗性白盒攻击行为(CS SD)

对输入数据的小规模对抗性扰动会在很大程度上改变机器学习系统的性能,从而对这种系统的有效性提出挑战。我们提出了第一个针对乐器分类系统的端到端对抗性攻击,允许直接在音频波形上添加扰动而不是频谱图。我们的攻击能够降低接近随机基线的准确度,同时保持扰动几乎不被察觉,并对任何想要的乐器产生错误分类。

原文题目:End-to-End Adversarial White Box Attacks on Music Instrument Classification

原文:Small adversarial perturbations of input data are able to drastically change performance of machine learning systems, thereby challenging the validity of such systems. We present the very first end-to-end adversarial attacks on a music instrument classification system allowing to add perturbations directly to audio waveforms instead of spectrograms. Our attacks are able to reduce the accuracy close to a random baseline while at the same time keeping perturbations almost imperceptible and producing misclassifications to any desired instrument.

原文作者:Katharina Prinz (1), Arthur Flexer (1) ((1) Johannes Kepler University Linz)

原文地址:https://arxiv.org/abs/2007.14714

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