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摘要随着脑机接口 (BCI) 的最新进展，脑电图 (EEG) 分析得到了各个领域的广泛研究关注。了解 EEG 分析的弱点对于在日常生活中安全地应用这项新兴技术非常重要。最近的研究表明，在 EEG 数据上添加小扰动时，EEG 分析容易受到对抗性攻击。然而，对于在仅攻击一小部分数据的稀疏扰动下 EEG 分析的稳健性的研究较少。在本文中，我们首次深入研究了稀疏扰动下 EEG 分析的稳健性，并提出了第一个稀疏对抗性 eeG 攻击 SAGA，以识别 EEG 分析的弱点。具体而言，通过将 EEG 数据视为从多个通道收集的时间序列，我们设计了一个自适应掩码来统一表示对抗性攻击中的不同稀疏性。我们进一步引入了基于 PGD 的迭代求解器，在给定的稀疏性约束下自动选择时间步长和通道，并有效地识别 EEG 数据上的对抗性示例。大量实验表明，SAGA 可以有效地生成稀疏扰动，并且仅通过扰动 5% 的通道和时间步长就平均导致准确率下降 77.02%。
Saga：基于 EEG 的脑机接口稀疏对抗攻击
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