FGSM

Fast Gradient Sign Attack（FGSM）算法小结

FastGradientSignAttack（FGSM）算法小结对抗攻击引发了机器学习一系列的思考，训练出来的model是否拥有强大的泛化能力？模型的准确率是否真实？
AndyViky·2020-09-13 00:22

神仙打架看不懂？用人话解读NIPS神经网络攻防赛清华三连冠团队模型算法

本文用高中生能听懂的人话介绍了2017NIPS神经网络攻防竞赛清华大学三项冠军团队的算法模型，详细介绍了基本算法FGSM、对抗样本的生成、攻防模型训练、NIPS比赛规则、清华参赛队的模型可迁移性优化策略
同济 子豪兄·2020-08-25 07:59

对抗样本生成算法之BIM算法

目录论文主要内容BIM算法原理ILCM算法原理实验效果物理世界实验论文2017ICLR-AdversarialExamplesinthephysicalworld.论文主要内容提出了BIM攻击算法，即迭代FGSM
学-evday·2020-08-24 05:28

Explaining and Harnessing Adversarial Examples 笔记

ExplainingandHarnessingAdversarialExampleshttps://arxiv.org/abs/1412.6572Summary本文提出了白盒模型下不定向对抗攻击的方法FGSM
iivmot·2020-08-18 11:00

基于pytorch的Fast Gradient Sign Attack (FGSM)在mnist数据集上的伪造（原理近似gan，但是是求loss在图像上的梯度来改变图像））

%matplotlibinlineAdversarialExampleGenerationAuthor:NathanInkawhich__Ifyouarereadingthis,hopefullyyoucanappreciatehoweffectivesomemachinelearningmodelsare.ResearchisconstantlypushingMLmodelstobefaster
tangchongyang·2020-08-17 15:40

2.基于梯度的攻击——FGSM

FGSM原论文地址：https://arxiv.org/abs/1412.65721.FGSM的原理FGSM的全称是FastGradientSignMethod(快速梯度下降法），在白盒环境下，通过求出模型对输入的导数
weixin_34037173·2020-08-09 00:02

2020年最新对抗攻击论文泛读 adversarial attack

1.Universalizationofanyadversarialattackusingveryfewtestexamples思想：用目前的攻击方法（FGSM,DeepFool,etl）获取几张不同的图的攻击成功的样本
少年芒果君·2020-07-20 11:50

对抗样本概念以及热门算法（入门攻击必看）

blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79679393https://www.cnblogs.com/tangweijqxx/p/10614071.html攻击AI模型之FGSM
wujiekd·2020-07-12 13:07

论文笔记--Adversarial examples in the physical world (2016).

一、对Z添加扰动的两种方法（1）快速方法FGSM：（2）基本迭代方法BIM：对每个像素使用小步长，clip之后的像素是原来的邻居，a=1，每步改变1。对抗性生成目标类的标准：通过在梯度方向上迭代来使得
4o4_Not_Found·2020-07-08 22:13

Adversarial Machine Learning 经典算法解读（FGSM, DeepFool）

最近关注AdversarialMachineLearning（AML），觉得这个方向挺有意思，看了几个AML中的经典算法，有点小的理解写下来加深记忆。由于第一次写CSDN博客，有错误的地方欢迎指出，共同讨论，而且比较懒，有些解释的图是画得不好，要耐心看。在我看来，AML（AdversarialMachineLearning）最终的研究目的和传统的安全领域一样，还是提高整个系统的稳定性。文献【1】中
Jinyu_Tian·2020-07-08 19:44

DeepFool对抗算法_学习笔记

DeepFool算法特点：提出鲁棒性评估指标论文原文：DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks正文之前的博客讲了FGSM算法，但是有人可能会有疑问
Erpim·2020-07-07 22:23

FGSM（Fast Gradient Sign Method）_学习笔记+代码实现

FGSM（FastGradientSignMethod）算法特点：白盒攻击、论文原文：ExplainingandHarnessingAdversarialExamples正文大牛们在2014年提出了神经网络可以很容易被轻微的扰动的样本所欺骗之后
Erpim·2020-07-07 22:23

《EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES》论文笔记

文章介绍了对抗样本生成机理，由此给出自己的fastgradientsignmethod（FGSM）。
An_chen_·2020-07-07 16:46

使用TensorFlow生成对抗样本（类似于FGSM）

因为处于一个对抗样本入门学习的阶段，所以在大佬的帮助下完成了一个简单的生成对抗样本的程序。这里是目标攻击，在目标标签的引导下，生成属于目标分类的的对抗样本。然后分段讲解一下。importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimimporttensorflow.contrib.slim.netsasnetsimportPILimportnum
小刘同学_·2020-07-07 00:53

FGSM算法学习笔记

FGSM（FastGradientSignMethod）出处：ExplainingandHarnessingadversarialexamples类型：白盒攻击核心思想：沿着深度学习模型的梯度方向添加图像扰动
MYRLibra·2020-07-06 23:02

[论文笔记]集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性

.攻击者2.防御策略3.对抗样本生成方法4.干扰大小的度量5.实验6.结论二、简单集成神经网络1.攻击方法2.集成模型3.计算梯度4.实验5.结论三、ensembleofspecialists1.利用FGSM
Xie Zhuang·2020-07-01 15:39

对抗样本的创建和防御

创建对抗样本1.白盒No-target攻击——FGSM,I-FGSM•固定模型参数W,b，梯度上升更新x，使推理（分类）结果远离正确值y。•IFGSM生成的对抗样本比FGSM生成出的
ygfrancois·2020-06-30 07:36

FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本（32）---《深度学习》

利用FGSM方法生成对抗样本的基本原理如下图所示，通过对原始图片添加噪声来使得网络对生成的图片X’进行误分类，需要注意的是，生成图片X’和原始图片X很像，人的肉眼无法进行辨别，生成的图片X’即为对抗样本
阿华Go·2020-06-27 08:48

联邦学习本身+机器视觉中深度学习所面临的对抗攻击

目录联邦学习本身对抗攻击中的一些术语：现有攻击方法（实验室）针对分类阶段Box-constrainedL-BFGSFastGradientSignMethod(FGSM)Basic&Least-Likely-ClassIterativeMethodsJacobian-basedSaliencyMapAttack
柯少又来秀了·2020-06-25 20:03

Tensorflow2.0之FGSM

文章目录FGSM介绍AdversarialExampleFGSM原理代码实现1、导入需要的库2、载入MobileNetV2模型3、图像预处理4、将图像输入模型并得到概率最高的分类结果5、计算梯度6、将要添加的噪声打印出来
cofisher·2020-06-25 11:00

对抗样本生成算法复现代码解析：FGSM和DeepFool

参考链接：https://www.jianshu.com/p/72c072551e10论文地址：FGSM：地址DeepFool：地址导入包importnumpyasnpimporttorch#pytorch
xiaoqiaoliushuiCC·2020-04-12 16:10

神仙打架看不懂？用人话解读NIPS神经网络攻防赛清华三连冠团队模型算法

本文用高中生能听懂的人话介绍了2017NIPS神经网络攻防竞赛清华大学三项冠军团队的算法模型，详细介绍了基本算法FGSM、对抗样本的生成、攻防模型训练、NIPS比赛规则、清华参赛队的模型可迁移性优化策略
人工智能小技巧·2020-03-24 22:36

PyTorch-12 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
人工智能学社·2020-03-12 06:09

对抗样本（一）以综述入门

SectionⅢ术语介绍 SectionⅣ对抗攻击方法   [1、L-BFGS](https://arxiv.org/abs/1312.6199)   **[2、FastGradientSignMethod(FGSM
Bai丁·2020-02-20 14:46

对抗样本——FGSM

FastGradientSignAttack（FGSM）算法小结一、什么是对抗样本？
NYW007·2019-10-22 09:16

对抗机器学习——Fast gradient Sign Method的实践

上文【对抗机器学习——FGSM经典论文EXPLAININGANDHARNESSINGADVERSARIALEXAMPLES】在理论层面介绍了FastgradientSignMethod是如何寻找对抗样本的
Icoding_F2014·2019-09-27 06:50

对抗机器学习——FGSM经典论文 EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES

EXPLAININGANDHARNESSINGADVERSARIALEXAMPLES论文URLhttp://users.wpi.edu/~kmus/ECE579M_files/ReadingMaterials/LinearPerturbation-Goodfelow-1412.6572.pdf论文核心思想：对抗样本的存在不是因为深度学习模型的非线性，恰巧相反是因为深度模型的线性。高纬空间的线性行为
Icoding_F2014·2019-09-26 11:44

[论文阅读笔记]DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

下图第2行为DeepFool算法生成的扰动，第3行为FGSM算法生成的扰动。可以看到当生成的targetlabel都为turt
大鲨鱼冲鸭·2019-07-21 10:51

利用Keras实现FGSM算法

最近项目中需要使用FGSM攻击方法，使用主流的foolbox和cleverhans中的攻击方法时，发现模型不匹配，所以不能继续使用，网上找到的代码也不能使用，需要自己实现一个。
Donald Su·2019-07-02 16:34

DeepLearning | 快速梯度符号法(FGSM)生成对抗样本(Adversarial Examples)的原理与python实现

最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是对抗样本？对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在论文，作者发现了一种有趣的现象，即：当前流行的机器学
Liangjun_Feng·2019-06-28 21:20

图像对抗算法FGSM

论文：ExplainingandHarnessingAdversarialExamples论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.6572在图像攻击算法中，FGSM（fastgradientsignmethod
duanyajun987·2019-06-19 20:20

论文阅读笔记：Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey

universaladversarialperturbation)[1]3D物理对抗样本对抗样本生成Box-constrainedL-BFGSminρminρFastGradientSignMethod(FGSM
qq_36356761·2018-03-14 08:51

深度学习的恶意样本（Adversarial Example）实践之FoolBox的使用

在【１】中，我们详细解释了经典的AE生成算法FGSM，并手工编写实现了这个算法。
白马负金羁·2014-11-10 21:31
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