深度神经网络极易受到局部可视对抗扰动的攻击.文中以生成对抗网络为基础,提出局部可视对抗扰动生成方法.首先,指定被攻击的分类网络作为判别器,并在训练过程中固定参数不变.再构建生成器模型,通过优化欺骗损失、多样性损失和距离损失,使生成器产生局部可视对抗扰动,并叠加在不同输入样本的任意位置上攻击分类网络.最后,提出类别比较法,分析局部可视对抗扰动的有效性.在公开的图像分类数据集上实验表明,文中方法攻击效果较好.