ImperceptibleAdversarialAttackviaInvertibleNeuralNetworks作者：ZihanChen,ZiyueWang,JunjieHuang*,WentaoZhao,XiaoLiu,DejianGuan解决的问题：虽然视觉不可感知性是对抗性示例的理想特性，但传统的对抗性攻击仍然会产生可追踪的对抗扰动。代码：https://github.com/jjhuangcs/AdvINN类型：黑盒目标攻击，摘要：作者利用可逆神经网络(AdvINN)方法进行对抗性攻击，生成鲁棒且难以察觉的对抗性示例。AdvINN利用INN的信息保留属性，添加目标类的指定信息、删除与