實施對抗樣本攻擊,之后給出了典型的防御方案,即對抗訓練,同樣也是以實戰為導向,證明防御方案的有效性。對 ...
引言 在之前的文章中,我們介紹了對抗樣本和對抗攻擊的方法。在該系列文章中,我們介紹一種對抗樣本防御的策略 對抗樣本檢測,可以通過檢測對抗樣本來強化DNN模型。本篇文章論述其中一種方法:feature squeezing,特征壓縮通過將原始空間中許多不同特征向量對應的樣本合並成一個樣本,減少了對手可用的搜索空間。通過比較DNN模型對原始輸入的預測與對實施特征壓縮后的輸入的預測,特征壓縮能夠以高精度檢 ...
2021-08-13 16:01 0 399 推薦指數:
實施對抗樣本攻擊,之后給出了典型的防御方案,即對抗訓練,同樣也是以實戰為導向,證明防御方案的有效性。對 ...
參考自: https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79679393 定義 深度模型具有良好的泛化能力同時,也具有極高脆弱性。以分類為例:只需要通過故意添加細微的干擾所形成的輸入樣本(對抗樣本),模型以高置信度給出了一個錯誤的輸出 ...
轉載自:https://blog.csdn.net/cdpac/article/details/53170940 對以下論文進行解讀:3.Intriguing properties of neura ...
引言 深度神經網絡(DNN)在許多機器學習任務中越來越受歡迎。它們被應用在圖像、圖形、文本和語音領域的不同識別問題中,並且取得了顯著的成功。在圖像識別領域中,他們能夠以接近人類識別的精度識別物體。同 ...
自然語言處理方面的研究在近幾年取得了驚人的進步,深度神經網絡模型已經取代了許多傳統的方法。但是,當前提出的許多自然語言處理模型並不能夠反映文本的多樣特征。因此,許多研究者認為應該開辟新的研究方法,特別是利用近幾年較為流行的對抗樣本生成和防御的相關研究方法。 使用對抗樣本生成和防御的自然語言處理 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138462196 摘要: 在深度學習(deep leaming,DL)算法驅動的數據計算時代,確保算法的安全性和魯棒性至關重要。最近,研究者發現深度學習算法無法有效地處理對抗樣本。這些偽造的樣本對人類的判斷沒有太大影響,但會使深度學習 ...
[1]Karparthy博客 Breaking Linear Classifiers on ImageNet http://karpathy.github.io/2015/03/30/breakin ...
同步自我的知乎專欄:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎談CNN:通過優化求解輸入圖像 - 知乎專欄 中提到過對抗樣本,這篇算是針對對抗樣本的一個小小擴充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成對抗樣本。 本文代碼的完整 ...