u-boot的任务是启动内核,内核的任务是启动应用程序 ,应用程序会涉及很多文件和硬件操作(当然不会直接操作硬件),比如读写文件,点灯、获取按键值。 比如对于控制led灯的用户程序与驱动程序,最简单 ...
对抗攻击概念: 通过对输入添加微小的扰动使得分类器分类错误,一般对用于深度学习的网络的攻击算法最为常见,应用场景包括目前大热的CV和NLP方向,例如,通过对图片添加精心准备的扰动噪声使得分类器分错,或者通过对一个句子中的某些词进行同义词替换使得情感分类错误。 对抗攻击分类: 关于攻击的分类有很多种,从攻击环境来说,可以分为黑盒攻击,白盒攻击或者灰盒攻击: 黑盒攻击:攻击者对攻击的模型的内部结构,训 ...
2019-03-28 13:14 0 5983 推荐指数:
u-boot的任务是启动内核,内核的任务是启动应用程序 ,应用程序会涉及很多文件和硬件操作(当然不会直接操作硬件),比如读写文件,点灯、获取按键值。 比如对于控制led灯的用户程序与驱动程序,最简单 ...
引言 在深度学习领域内的对抗样本综述(二)中,我们知道了几种著名的对抗攻击和对抗防御的方法。下面具体来看下几种对抗攻击是如何工作的。这篇文章介绍FGSM(Fast Gradient Sign Method)。 预备知识 符号函数sign 泰勒展开 当函数\(f(x)\)在点\(x_0 ...
模型输出意想不到的结果。最近,在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统 ...
#前言 对抗样本大家都耳熟能详了,但是大家可能觉得离自己比较远,毕竟主要是学术界在做这方面的工作,可能还需要很多数学理论基础,所以没有尝试动手实践过。在本文中,不会提及高深的数学理论,唯一的公式也仅是用于形式化描述攻击方案,并不涉及任何数学概念,同时以代码为导向,将论文中提出的方案进行实践,成功 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37260275 对抗攻击基础知识,主要是对抗方法 对抗方法: FGSD(Fast gradient sign method) 一种基于梯度生成对抗样本的算法FGM(fast gradient method) 对FGSD做了推广,使其 ...
时不时的就有客户会被DDoS一下。很多时候攻击很简单也容易封堵,但是攻击的目标是应用的时候就更难防御。在这里云端卫士介绍一下使用Nginx作为代理过滤器来封堵一些这种攻击。 Apache DDoS攻击 攻击Apache或者任何其他的HTTP服务器并不需要大量流量。有些服务器 ...
继续趣事分享。 上回聊到了大学里用一根网线发起攻击,今天接着往后讲。 不过这次讲的正好相反 —— 不是攻击,而是防御。一个奇葩防火墙的开发经历。 第二学期大家都带了电脑,于是可以用更高端的方法断网了。但设备先进反而没有了 GEEK 的感觉。于是,决定做些其他更有意义的事。 一天,几个 ...
背景 神经网络在过去的几年和几十年已经获得了长足的进步,神经网络的应用已经遍布我们生活的各个角落。但是与此同时,也有人发现神经网络并不像我们预期的那么具有鲁棒性,仅仅在图片中添加一个微笑的扰动就可以改变神经网络最后的预测结果,这些技术被称为对抗攻击。对抗攻击是指在干净的图片中添加微小的扰动,使 ...