Multitask adversarial attack with dispersion amplification

EURASIP Journal on Information Security

Table 1 Experiment results

Base model	Attack	Det. YoloV3 mAP	Det. Mask-RCNN mAP	Det. Faster-RCNN mAP	Seg. DeepLab mAP	Classification	PSNR
VGG16	FGSM	0.541	0.506	0.522	0.599	0.483	30.01
	BIM	0.522	0.517	0.512	0.632	0.349	25.86
	LBFGS	–	0.542	0.49	0.538	–	25.51
	DR	0.126	0.586	0.136	0.411	0.112	30.96
	DA	0.119	0.144	0.136	0.128	0.128	28.32
ResNet101	FGSM	0.612	0.578	0.607	0.622	0.381	30.01
	BIM	0.628	0.571	0.567	0.585	0.269	26.68
	LBFGS	–	0.56	0.553	0.547	–	26.73
	DR	0.138	0.129	0.131	0.530	0.116	32.69
	DA	0.105	0.112	0.112	0.174	0.060	30.33
InceptionV3	FGSM	0.595	0.613	0.585	0.594	0.520	30.01
	BIM	0.601	0.609	0.611	0.591	0.448	26.81
	LBFGS	–	0.515	0.604	0.549	–	26.56
	DR	0.132	0.130	0.111	0.490	0.074	33.31
	DA	0.126	0.112	0.110	0.216	0.032	30.68
MobileNet v2	FGSM	0.622	0.641	0.629	0.672	0.325	30.01
	BIM	0.570	0.595	0.601	0.639	0.338	26.38
	LBFGS	–	0.553	0.575	0.539	–	25.83
	DR	0.147	0.147	0.133	0.221	0.104	30.55
	DA	0.112	0.109	0.125	0.147	0.092	29.98