对抗样本第5页

matlab 卷积神经网络图像去噪对抗样本修复

https://download.csdn.net/download/qq_51750957/141157381.matlab自带的0-9手写数字，共10000张，为[28,28]单通道图像2.对应的对抗样本

防搞活机·2022-11-25 07:50

MIR 2022 反者道之动, 基于因果推断的可解释对抗防御

图一：对抗样本。在原图中添加很小的扰动即可操纵模型输出。面对对抗攻击带来的威胁，一

昇思MindSpore·2022-11-24 19:09

【对抗攻击论文笔记】对抗迁移性：Delving Into Transferable Adversarial Examples And Black-Box Attacks

文章目录论文概述ideamethod详细内容摘要1.介绍2对抗深度学习和可迁移性2.1对抗深度学习问题2.2对抗样本生成的方法2.3评估方法3.非定向对抗样本3.1基于优化3.2基于FGSM4.定向对抗样本

nanyidev·2022-11-23 13:03

对抗样本代码问题总结（持续更新~）

1、shuffle=True用于打乱数据集，每次都会以不同的顺序返回2、data_clean（）数据清洗，排除一些无法输入的数据3、pretrained=True远程获取已训练好的模型参数4、item（）取出单元素张量的元素值并返回该值，保持原元素类型不变。,即：原张量元素为整形，则返回整形，原张量元素为浮点型则返回浮点型5、img=img.convert("RGB")将4通道改为3通道6、tor

凉茶i·2022-11-22 19:50

文献阅读三—Deep Text Classification Can be Fooled

XirongLiandWenchangShi期刊会议：IJCAI-18（CCFA）注：这篇文章我只提取了对我有用的部分，没有全文进行记录，如果想要学习这篇文章请直接阅读原文摘要我们提出了一种有效的方法来构建文本对抗样本

江_小_白·2022-11-22 18:40

浙大团队外滩大会分享AI对抗样本技术

但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等

Eastmount·2022-11-22 10:32

Rogue Signs: Deceiving Traffic Sign Recognition with Malicious Ads and Logos

这是因为为生成虚拟对抗样本而解决的优化问题没有考虑到变化的物理条件，这些物理条件可能包括亮度、方向和距离变化、相机伪影、阴影、反射和图像大小调整造成的细节损失。贡献:1）我们提出了一种新的现实世界

中南大学苹果实验室·2022-11-21 00:20

Crafting Adversarial Input Sequences for Recurrent Neural Networks

CraftingAdversarialInputSequencesforRecurrentNeuralNetworks》问题对手可以制作对抗性序列来误导分类和顺序递归神经网络贡献:•我们在序列数据的上下文中形式化了对抗样本优化问题

中南大学苹果实验室·2022-11-21 00:20

C&W攻击算法

首先对抗样本需要用优化的参数来表示，其次在优化的过程中，需要达到两个目标，目标一是对抗样本和对应的干净样本应该差距越小越好；目标二是对抗样本应该使得模型分类错，且错的那一类的概率越高越好。

你今天论文了吗·2022-11-20 19:39

Generating Adversarial Images in Quantized Domains

本文提出了一种有效量化对抗样本的方法，以便在空间域或者JPEG域中生成对抗样本，是以最小量化误差为目标，同时保持量化后图像的对抗性，以及最小化失真。

你今天论文了吗·2022-11-20 18:54

对抗学习总结：FGSM-＞FGM-＞PGD-＞FreeAT, YOPO -＞FreeLb-＞SMART-＞LookAhead-＞VAT

对抗训练基本思想——Min-Max公式中括号里的含义为我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本（该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到）。

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-19 20:18

对抗学习概念、基本思想、方法综述

代码实现篇对抗学习常见方法代码实现篇对抗学习的基本概念要认识对抗训练，首先要了解“对抗样本”，在论文Intriguingpropertiesofneuralnetworks之中有关于对抗样本的阐述。

NLP_wendi·2022-11-19 07:16

深度学习----对抗学习

NLP_wendi的博客-CSDN博客2：一篇针对深度学习的对抗攻击方法的综述文献：(27条消息)中文综述|《深度学习的对抗攻击方法综述》_机器学习与AI生成创作的博客-CSDN博客首先：要认识对抗训练，首先要了解“对抗样本

彭素华·2022-11-19 07:51

PyTorch FGSM Attack 对抗样本生成

要阅读带有插图的文章版本请前往http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/fgsm_tutorial.html如果你正在阅读这篇文章，希望你能体会到一些机器学习模型是多么的有效。研究不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而，设计和训练模型的一个经常被忽视的方面是安全性和健壮性，特别是在面对希望欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型的安全漏洞的认识，并将

ScorpioDoctor·2022-11-18 07:04

Pytorch实现FGSM（Fast Gradient Sign Attack）

流年若逝·2022-11-18 07:34

pytorch 对抗样本_AI安全之对抗样本入门-基于PyTorch的FGSM攻击

对抗样本由ChristianSzegedy等人提出，是指在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。

weixin_39553156·2022-11-18 07:32

FGSM代码实践

FGSM原理一种基于梯度生成对抗样本的算法，属于对

凉茶i·2022-11-18 07:32

FGSM 从论文到代码 pytorch 白盒非目标攻击

每周一更（请监督我好吧）论文部分简介文章链接文章大意：最早提出对抗样本的概念，并提出基于梯度的白盒攻击方法——快速梯度符号方法即FGSM，方法比较简单，容易实现，重点在于提出了对抗攻击的概念。

CAMlive·2022-11-18 07:23

mixup--学习笔记

mixup：是一种简单而又有效的数据增强方法，涨点利器，该方法在图像、文本、语音、推荐、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。

Wsyoneself·2022-11-14 09:20

论文解读-Intriguing properties of neural networks（ICLR2014）

Intriguingpropertiesofneuralnetworks（ICLR2014）这篇文章被认为是对抗样本的开山之作，首次发现并提出了对抗样本，作者阵容豪华，被引了很多次。

chad_lee·2022-11-08 09:34

[paper]Intriguing properties of neural networks（L-BFGS）

最后提出一种基于最大化网络预测误差的对抗样本生成算法—L-BFGS。详细内容可参考https://bl

ch1762·2022-11-08 09:00

Intriguing properties of neural networks——L-BFGS attack

2014的文章Intriguingpropertiesofneuralnetworks引发了关于对抗样本研究的热潮。

tyh70537·2022-11-08 09:28

论文笔记（一）《Intriguing properties of neural networks》

对抗样本（一）《Intriguingpropertiesofneuralnetworks》神经网络的有趣特性两点：性质1：单个的深层神经元与随机线性组合的多个深层神经元并没有什么差别——这意味着深层神经网络的语义信息

学而时习之！！·2022-11-08 09:58

论文阅读笔记：Intriguing properties of neural networks

论文阅读笔记：Intriguingpropertiesofneuralnetworks深度学习对抗样本的开山之作要点以往的观点认为深度神经网络的高层特征中每一个分量描述了一种特质，但是这篇工作对该观点提出了质疑

qq_36356761·2022-11-08 09:57

Intriguing properties of neural networks

给样本添加一些轻微的扰动，会导致神经网络模型错误分类，这些样本就称为对抗样本相关工作我们发现对抗样本相当鲁棒的，并且由具有不同层数、激活或在训练数据

中南大学苹果实验室·2022-11-08 09:24

G1D6-Intriguing properties of neural networks&&&AttacKG&美亚2021

2、提出生成对抗样本的方法；提出有理数无理数与对抗样本和

甄小胖·2022-11-08 09:52

论文分享（三）——加权采样音频对抗样本攻击

论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.10300一.介绍文章提出了加权音频对抗样本的概念，着重于样本失真的数量及权重来加强攻击。

2020拯救世界·2022-11-05 14:38

对抗样本检测adversarial detection techniques

然而，如果x'的邻域主要由S中的样本组成，那么x'不太可能是一个对抗样本。因此，x'的周围的样本点加在一起很可能形成比单独的

张锡敏·2022-11-05 14:05

Generating Adversarial Examples with Adversarial Networks 采用GAN的方法来生成对抗样本

AdvGAN论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02610论文的内容：采用GAN的方式来生成对抗样本啥是对抗样本对抗样本：adversarialexamples就是在真实样本的基础上加上一点点扰动

humuhumunukunukuapua·2022-11-05 14:35

论文阅读笔记——Towards Transferable Adversarial Attack Against Deep Face Recognition

解决的问题二.创新点三.具体实现过程四.实验结果五.存在的问题AgainstDeepFaceRecognition)一.解决的问题提出了一种针对黑盒的人脸识别系统攻击方法，该方法首先构造一个针对代理模型的对抗样本

weixin_42185553·2022-11-05 14:35

通用对抗样本 Universal Adversarial Example

UniversalAdversarialExample介绍对抗样本（AdversarialExample）是近年来机器学习领域比较火的研究话题，这类样本可以说是机器学习模型的死敌，可以让目前性能最好的机器学习模型都丧失其分类能力本文旨在介绍更为特殊的一类对抗样本

tyh70537·2022-11-05 14:04

论文笔记——EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES（解释和利用对抗样本）

&HarnessingAdversarialExamplesEXPLAININGANDHARNESSINGADVERSARIALEXAMPLES笔记abstract一些机器学习方法，包括神经网络都会被对抗样本

Wwwwhy_　·2022-11-05 14:30

论文阅读:Explaining and Harnessing Adversarial Examples(解释分析对抗样本)

但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能够work的原因。

SYSU_BOND·2022-11-05 14:00

论文研读2——对抗样本(Adversarial Example)综述（2021版）

论文地址：Advancesinadversarialattacksanddefensesincomputervision:Asurvey这篇论文是2018年那篇的一个续集，其中涉及的大多数都可以被视为第一代探索核心算法和技术来欺骗深度学习或抵御对抗性攻击的技术，其中一些算法启发了大量的后续方法来进一步改进和适应核心攻击和防御技术。后续的第二代方法也更多地关注其他的视觉任务，而不仅仅是分类问题。一、

Fmm-PMO·2022-11-05 14:25

【技术分享】基于编码注入的对抗性NLP攻击

研究表明，机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止，此类攻击主要针对视觉模型，利用人与机器感知之间的差距。

智安网络·2022-11-03 15:53

【AI安全之对抗样本】深度学习基础知识（二）

文章目录00前言01深度学习训练过程02优化器（optimizers）2.1梯度算法2.2常用的优化器2.2.1SGD2.2.2Adagrad2.2.3Adadelta2.2.4RMSprop2.2.5Adam2.3如何使用优化器（optimizers）03总结00前言【我的AI安全之路】以下内容适合于有web安全基础但对AI"一无所知"的师傅们如果是有安全基础，想入门AI安全，可以看下以web安

吃_早餐·2022-10-25 14:36

【CVPR2022】Stealthy and Effective Physical-world Adversarial

本文首发于馆主君晓的博客：StealthyandEffectivePhysical-worldAdversarial2022CVPR，阴影也能变得很危险，对抗样本攻击，论文原文：https://arxiv.org

馆主君晓·2022-10-17 07:52

GAN学习

基于MNIST的生成对抗样本（GAN）一、导入MNIST数据集（训练模块中）dataset=torchvision.datasets.MNIST("mnist_data",train=True,download

hhackkingz·2022-09-30 07:09

NeurIPS2019 对抗样本＋元学习paper收录

1.1.AdversarialExamplesAreNotBugs,TheyAreFeatures1.2.MetricLearningforAdversarialRobustness1.3.AdversarialSelf-DefenseforCycle-ConsistentGANs1.4.ModelCompressionwithAdversarialRobustness:AUnifiedOptim

小刘同学_·2022-09-28 09:24

Keras深度学习实战（20）——DeepDream模型详解

DeepDream模型详解0.前言1.DeepDream的技术原理2.DeepDream模型分析3.DeepDream算法实现3.1数据加载与预处理3.2DeepDream生成模型小结系列链接0.前言在《对抗样本生成

盼小辉丶·2022-08-24 18:49

NLP常见trick汇总及代码实现

一、背景在做项目或者打比赛的时候，经常会用到一些trick来提升模型表现，废话不多说，直接上干货二、常见tricks介绍1.对抗训练对抗训练的概念就是在原始输入样本上加一个扰动，得到对抗样本后，用其进行训练

数学是算法的灵魂·2022-08-09 07:31

了解生成对抗网络GAN

对抗网络的研究历程和对过拟合的猜想——对抗样本

Alchemist Notes·2022-07-19 07:31

MindSpore1.5下MindArmour的应用总结

并设置运行环境、Log信息建立模型，这里以LeNet模型为例训练LeNet5模型测试模型，获取测试数据集，并且计算测试数据集在原模型上的准确率调用MindAmour提供的FGSM接口进行对抗性攻击测试FGSM对抗样本在原始模型上的准确率

·2022-07-17 18:35

小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现

其中FGSM主要论述了对抗样本存在性和对抗训练提升模型鲁棒性的原因，VAT的两篇是对抗在CV领域应用的论文，而FGM是CV迁移到NLP的实现方案，一作都是同一位作者大大，在施工中的SimpleClassification

风雨中的小七·2022-06-28 21:00

Mixup方法——数据增强

目录2021SC@SDUSCMixup方法mixup原理Mixup主要代码及分析2021SC@SDUSCMixup方法大型深度神经网络损耗巨大的内存，以及对对抗样本的敏感性一直不太理想。

IT_BD_Zhang·2022-06-26 07:06

详解advGAN

这是一种使用GAN来生成对抗样本的模型代码：首先来看一个训练过程代码中首先训练的是D首先用generator生成干扰项perturbation，然后与原图相加形成对抗样本adv_images当然训练一个

427fff37ce10·2022-06-21 23:10

可迁移注意力攻击（TAA）

关注公众号，发现CV技术之美本文分享论文『Push&Pull:TransferableAdversarialExamplesWithAttentiveAttack』，提出一种可迁移注意力攻击，不仅提高了对抗样本的可迁移性

我爱计算机视觉·2022-06-20 13:54

对抗样本入门详解

文章目录对抗样本基本原理对抗样本的发生对抗样本防御难在哪里对抗训练隐藏梯度defensivedistillation对抗样本的生成对抗样本生成方法介绍利用GAN生成对抗样本利用FGSM生成对抗样本代码复现

pinn山里娃·2022-06-17 07:05

浅谈AI模型的可解释性、安全性与正义性（中）

前言上篇谈到可以用Dalex来探索和解释模型的具体推理过程，这篇我们继续聊聊AI模型在面对歧义性偏差、对抗样本攻击和隐私泄露这些安全性方面遭遇到的挑战。

bluishfish·2022-06-13 07:12

苏涛：对抗样本技术在互联网安全领域的应用

针对对抗样本技术的研究，给验证码领域带来了新的契机，并已应用于验证码反识别当中，为这场旷日持久攻防对抗注入了新的活力。分享内容包括

DataFunTalk·2022-06-09 12:00

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