实施对抗样本攻击,之后给出了典型的防御方案,即对抗训练,同样也是以实战为导向,证明防御方案的有效性。对 ...
https: zhuanlan.zhihu.com p 摘要: 在深度学习 deep leaming,DL 算法驱动的数据计算时代,确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近,研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响,但会使深度学习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的安全隐患。因此有关对抗性 ...
2020-06-14 21:36 0 4020 推荐指数:
实施对抗样本攻击,之后给出了典型的防御方案,即对抗训练,同样也是以实战为导向,证明防御方案的有效性。对 ...
目前,在对抗攻击防御上存在三个主要方向: 1)在学习过程中修改训练过程或者修改的输入样本。 2)修改网络,比如:添加更多层/子网络、改变损失/激活函数等。 3)当分类未见过的样本时,用外部模型作为附加网络。 第一个方法没有直接处理学习模型。另一方面,另外两个分类是更加关心 ...
引言 在之前的文章中,我们介绍了对抗样本和对抗攻击的方法。在该系列文章中,我们介绍一种对抗样本防御的策略--对抗样本检测,可以通过检测对抗样本来强化DNN模型。本篇文章论述其中一种方法:feature squeezing,特征压缩通过将原始空间中许多不同特征向量对应的样本合并成一个样本,减少 ...
1、结构图 2、知识点 3、代码及案例 View Code 4、优化目标 ...
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 ...
https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-03-05-4 这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的,假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。不管怎样,这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术细节。机器 ...
近几年,机器学习异常火爆,可以用来解决各种各样的问题,但却很少有人意识到机器学习本身也容易受到攻击,终于Ian Goodfellow和Papernot首次将机器学习的攻击提出,并且做了很多非常重要的研究,这里给出这二位大牛的博客的翻译,有兴趣的朋友可以关注一下,觉得还是很有意思的研究。本文也是 ...
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 ...