基于以上观察 ， 研究人员提出了基于时序平移的迁移攻击方法 。 通过沿着时序维度移动视频帧 ， 来降低所生成对抗样本与白盒模型特定判别模型之间的拟合程度 ， 提高对抗样本在黑盒模型上的攻击成功率 。
使用
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表示输入视频 ，
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表示其对应真实标签 ， 其中T ， H ， W ， C分别表示帧数 ， 高度 ， 宽度和通道数 ， K表示类别数目 。 使用
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表示视频模型对于视频输入的预测结果 。 定义
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为对抗噪声 ， 那么攻击目标可以定义为
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， 其中
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， 且限制
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。 定义
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为损失函数 。 则非目标攻击的目标函数可定义为：
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为了降低攻击过程中对于白盒模型的过拟合现象 ， 研究人员对时序移动后视频输入的梯度信息进行聚合：
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其中L表示最大平移长度 ， 且
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。 函数
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表示将所有的视频输入沿着时序维度平移i帧 。 当平移后的位置大于T时 ， 设当前帧为第i帧 ， 即t+i>T ， 则第t帧的位置变为第t+i-T帧 ， 否则为第t+i帧 。 而在时序平移后的视频输入上计算完梯度后 ， 仍会沿着时序维度平移回原始视频帧序列 ， 并通过w_i来整合来自不同平移长度的梯度信息 。 w_i可利用均一、线性、高斯三种方式生成（参考 Translation-invariant 攻击方法） 。
攻击算法整体流程如下 ， 其中
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