文章摘要:针对现有识别对抗算法对小尺度目标攻击效果差、对抗样本中存在大量无意义扰动、扰动生成效率低等问题，以红外遥感为应用背景，基于对抗生成攻击理论提出一种具有较强泛化性的目标识别对抗算法。算法引入空洞卷积和注意力机制构造多通道变尺度扰动生成网络以克服红外遥感图像存在的小目标问题；同时，基于检测热力图设计滤波器对生成扰动信息进行筛选，实现无意义扰动消除。最后，以第三届"空天杯"全国创新创意大赛复赛所公布数据集为例进行实验分析。与现有最优攻击算法相比，本文所提算法的平均攻击成功率提升了31.3%，同时将生成对抗样本的平均耗时降低至原有耗时的8.3%；此外，利用生成的对抗样本去迁移攻击其他类型的检测器，使得YOLOv3检测器、YOLOv5检测器和Faster-RCNN检测器的平均检测精度分别下降了69.3%,75.16%和58%。实验结果表明，本文算法在对抗样本物理可实现性、迁移性和生成速度方面都具有显著优势。

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论文分类号:TP751

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