論文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代碼: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在對網絡的輸入上做點小處理,就可以改變DNN ...
對神經網絡的木馬攻擊 Q: . 模型蒸餾可以做防御嗎 .強化學習可以幫助生成木馬觸發器嗎 .怎么挑選建立強連接的units 本文提出了一種針對神經元網絡的木馬攻擊。模型不直觀,不易被人理解,攻擊具有隱蔽性。 首先對神經元網絡進行反向處理,生成一個通用的木馬觸發器,然后利用外部數據集對模型進行再訓練,將惡意行為注入到模型中。惡意行為只會被帶有木馬觸發器的輸入激活。 不需要修改最初的訓練過程,這通常 ...
2019-08-13 17:44 0 776 推薦指數:
論文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代碼: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在對網絡的輸入上做點小處理,就可以改變DNN ...
首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中,使用的理論 ...
DCNN 主要思想: 這是一篇基於空間域的圖神經網絡,聚合方式通過采樣(hop)1~k 階的鄰居並同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者將不同的 ...
在這篇論文中,作者提出了一種更加通用的池化框架,以核函數的形式捕捉特征之間的高階信息。同時也證明了使用無參數化的緊致清晰特征映射,以指定階形式逼近核函數,例如高斯核函數。本文提出的核函數池化可以和CNN網絡聯合優化。 Network Structure Overview Kernel ...
首先介紹下連續學習(Continuous Learning)吧。連續學習(Continuous Learning)又叫序列學習,顧名思義就是有順序的學習任務。 參照人類,我們在遇到一個新的問題 ...
通過激活聚類的方法檢測深度神經網絡的后門攻擊 王妮婷 王靜雯 鄭爽 2020-04-08 論文的基本信息: 《Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering ...
摘要 雖然權重和激活量化是深度神經網絡(DNN)壓縮的有效方法,並且具有很多利用bit操作來提高推理速度的潛力,但在量化模型和完整模型之間的預測精度方面仍存在明顯差距。為了解決這個差距 ...
論文信息:Santoro A, Bartunov S, Botvinick M, et al. One-shot learning with memory-augmented neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1605.06065 ...