原文:對抗攻擊(一) FGSM

引言 在深度學習領域內的對抗樣本綜述 二 中,我們知道了幾種著名的對抗攻擊和對抗防御的方法。下面具體來看下幾種對抗攻擊是如何工作的。這篇文章介紹FGSM Fast Gradient Sign Method 。 預備知識 符號函數sign 泰勒展開 當函數 f x 在點 x 處可導時,在點 x 的鄰域 U x 內恆有: f x f x f x x x o x x 因為 o x x 是一個無窮小量,故 ...

2021-07-18 12:56 0 304 推薦指數:

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2.基於梯度的攻擊——FGSM

步長,得到的“擾動”加在原來的輸入 上就得到了在FGSM攻擊下的樣本。     FGSM攻擊表達 ...

Fri Mar 29 00:31:00 CST 2019 3 9741
1 基於梯度的攻擊——FGSM

的梯度方向,接着乘以一個步長,得到的“擾動”加在原來的輸入 上就得到了在FGSM攻擊下的樣本。   ...

Wed Jul 31 17:32:00 CST 2019 0 620
FGSM(Fast Gradient Sign Method)生成對抗樣本

https://blog.csdn.net/u014038273/article/details/78773515 https://blog.csdn.net/qq_35414569/article/details/80770121 對抗樣本 通過對原始圖片添加噪聲來使得網絡對生成的圖片X ...

Fri Nov 16 00:36:00 CST 2018 2 5259
深度學習中的對抗攻擊對抗防御

模型輸出意想不到的結果。最近,在物理世界中成功實施的一系列對抗攻擊證明了此問題是所有基於深度學習系統 ...

Mon Jun 15 05:36:00 CST 2020 0 4020
對抗樣本攻擊及防御實戰

#前言 對抗樣本大家都耳熟能詳了,但是大家可能覺得離自己比較遠,畢竟主要是學術界在做這方面的工作,可能還需要很多數學理論基礎,所以沒有嘗試動手實踐過。在本文中,不會提及高深的數學理論,唯一的公式也僅是用於形式化描述攻擊方案,並不涉及任何數學概念,同時以代碼為導向,將論文中提出的方案進行實踐,成功 ...

Tue Aug 17 01:03:00 CST 2021 0 158
1.對抗攻擊概念介紹

對抗攻擊概念:   通過對輸入添加微小的擾動使得分類器分類錯誤,一般對用於深度學習的網絡的攻擊算法最為常見,應用場景包括目前大熱的CV和NLP方向,例如,通過對圖片添加精心准備的擾動噪聲使得分類器分錯,或者通過對一個句子中的某些詞進行同義詞替換使得情感分類錯誤。 對抗攻擊分類:   關於攻擊 ...

Thu Mar 28 21:14:00 CST 2019 0 5983
攻擊對抗基礎知識

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37260275 對抗攻擊基礎知識,主要是對抗方法 對抗方法: FGSD(Fast gradient sign method) 一種基於梯度生成對抗樣本的算法FGM(fast gradient method) 對FGSD做了推廣,使其 ...

Thu Mar 07 04:11:00 CST 2019 0 1363
 
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