| machine learning : 機器學習 deep learning : 深度學習 image processing : 圖像處理 natural language processing : 自然語言處理 algorithms : 算法 training data set : 訓練數據集 facial detection : 面部識別 malware detection : 惡意程序檢測 adversarial sample : 對抗樣本 countermeasuring techniques : 防御技術 Indiscriminate Attack：非針對性攻擊 Adversary’s goal：敵手目標 Adversary’s knowledge ：敵手知識 Adversary’s capability：敵手能力 Attack strategy：攻擊策略 Gradient Ascent Strategy：梯度下降策略 Generative Model：生成模型 Discriminative model：判別模型 The Direct Gradient：直接梯度法 Accuracy：准確率 Loss：損失值 White-Box Attack：白盒攻擊 Blank-Box Attack：黑盒攻擊 Reconstruction Attack：重建攻擊 Proactive Defense：主動防御 Reactive Defense：被動防御 Reject On Negative Impact：拒絕消極影響 Stackelberg Games：斯塔克爾伯格博弈 Defensive Distillation：防御精餾 Differential Privacy：差分隱私 Homomorphic Encryption：同態加密 Pattern Recognition：模式識別 RNN, Recurrent Neural Networks：循環神經網絡 FNNs(Feed-forward Neural Networks)：前向反饋神經網絡 Convolutional layer:卷積層 Rectified Linear Units layer,ReLU layer:線性整流層 Pooling layer :池化層 Fully-Connected layer:全連接層 |
Face Recognition System :面部識別系統 (FRS) Adversarial Classification : 敵手分類 Adversarial Learning ：對抗學習 try-and-error：試錯 Causative Attack ：誘發型攻擊 Security Violation ：安全損害 Integrity Attack ：完整性攻擊 Availability Attack：可用性攻擊 Privacy Violation Attack ：隱私竊取攻擊 Specificity of an Attack ：攻擊的專一性 Obfuscation Attacks：迷惑攻擊 Counterintuitive：反直覺 Poisoning Attack：投毒攻擊 Centroid：中心值 Bridge：橋 Spoofing Attack ：欺騙攻擊 Avoiding Attack：逃避攻擊 Impersonate Attack：模仿攻擊 The Least Likely Class：最小相似類 Inversion Attack：逆向攻擊 Confidence Values：置信值 Equation-Solving Attacks：等式求解攻擊 Model Extraction Attacks：模型提取攻擊 Arms Race：攻防技術競賽 Non-stationary：不平穩 Data Sanitization：數據清洗 Randomized Prediction Games：隨機預測博弈 Deep Contractive Networks：深度收縮網絡 Crowdsourcing：眾包 Randomized Response：隨機響應 Logistic Regression：邏輯回歸 regression analysis：回歸分析 |