deepfool

AI深度学习模型被“骗”，研究者如何对抗攻击？

对抗攻击的方法1.FGSM(Fastgradientsignmethod)2.Deepfool3.C&W(Carlini&Wagner)A-tech科技精英赛中的“进攻”与“防守”1.赛题介绍2.任务数据

奥比中光3D视觉开发者社区·2024-01-08 08:56

DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks----《DeepFool：一种简单而准确的欺骗深度神经网络的方法》摘要最先进的深度神经网络已经在许多图像分类任务上取得了令人印象深刻的结果

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:54

对抗样本生成系列：JSMA目标扰动

摘要：在之前的博客中介绍了三种对抗样本的生成算法，分别是FGSM、DeepFool和UniversalPerturbation。

小生很忙·2023-10-25 22:22

‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘cuda‘

问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File“D:/python/modelsmy/trainvgg16.py”,line93,intheta=deepfool(image

小菜鸟的进阶史·2023-08-15 08:39

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

题目：DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks地址：https://arxiv.org/abs/1511.04599代码：https

wangxiaoguang·2023-07-27 08:16

对抗样本生成系列：FGSM和DeepFool

摘要：近些年来，深度学习技术在海量数据以及强大计算能力的驱动下取得了长足的发展，特别是在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域，深度学习以其强大的网络表达能力刷新了一项又一项记录，各种各样基于深度学习的产品和服务也逐渐在产业界落地应用。正因为深度学习技术蕴含着巨大的商业价值，其背后潜在的安全问题更值得我们去深究。最近的研究表明，深度学习面临安全和隐私等多方面的威胁。该系列主要讨论深度学习领域最为

小生很忙·2023-07-18 09:37

对抗机器学习论文-Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks（CW2）

TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks摘要1介绍2背景2.1威胁模型2.2攻击样本2.3距离度量2.4防御蒸馏方法介绍3攻击算法3.1L-BFGS3.2FGSM3.3JSMA3.4Deepfool4

冰羽vee9·2022-12-19 18:58

对抗攻击算法总结论文集合（白盒、黑盒、目标检测、对抗训练等）

文章目录前言对抗攻击名词解释一、白盒攻击1.FGSM2.JSMA：3.DeepFool：4.CW：5.PGD:二、黑盒攻击1.单像素攻击2.基于查询（query-basedattack）3.基于迁移4.

nanyidev·2022-11-29 07:28

DeepFool论文翻译---DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

本文中，我们填补了这一空白，并提出了DeepFool算法，以有效计算欺骗深度网络的扰动，从而可靠地量化这些分类器的鲁棒性。大量实验结果表明，我们的方法在

嗯~啥也不会·2022-11-19 18:05

攻击AI模型之DeepFool算法

【嵌牛导读】：白盒攻击中鼎鼎大名的DeepFool算法是怎样的？【嵌牛鼻子】：DeepFool算法【嵌牛提问】：什么是DeepFool算法？

七七_af9b·2022-02-17 15:33

[论文阅读笔记]Trust Region Based Adversarial Attack on Neural Networks

Dataset:Cifar-10、ImageNetComparedAlgorithm:DeepFool、I-FGSM、Carlini-Wagner(CW)扰动大小的

大鲨鱼冲鸭·2020-09-14 13:48

AI 以 5:0 比分击败美顶级飞行员；经典对抗攻击 Deepfool 原理详解

开发者社区技术周刊又和大家见面了，快来看看这周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。2019年全球公共云服务市场总额达2334亿美元新里程碑！IBM宣布最高量子体积64马斯克将通过实时神经元活动展示Neuralink最新进展Facebook开源嵌入式AI工具，帮助AI在复杂环境中导航以假乱真，大学生用GPT-3生成伪文章成功骗过众人AI以5:0比分击败美顶级飞行员OKGAN：线上训练GAN的方法经

京东智联云技术新知·2020-08-25 07:11

经典对抗攻击Deepfool原理详解与代码解读

©PaperWeekly原创·作者｜孙裕道学校｜北京邮电大学博士生研究方向｜GAN图像生成、情绪对抗样本生成论文标题：DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks

PaperWeekly·2020-08-17 08:07

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

【论文快读】DeepFool(2016)

标题：DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks作者：Seyed-MohsenMoosavi-Dezfooli等链接：https:

玄云飘风·2020-07-12 00:15

DeepFool（迷惑深度学习分类模型）测试

AI+网络安全是当前网络攻击与防御方向比较热门和前沿的领域。同时网络安全中的漏洞挖掘、入侵检测、异常流量等传统任务也已经出现了大量基于深度学习的实现方法。然而当以深度学习为主流的人工智能应用越来越广泛之后，陆续又出现了对于人工智能应用的攻击，主要分为两种：一是白盒测试，即深度学习的模型架构和参数都已经的情况下，这种场景的攻击一般可以进行参数的修改来达到攻击的效果；二是黑盒测试，即上述情况未知的情况

sparkexpert·2020-07-11 23:48

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

《Comprehensive Privacy Analysis of Deep Learning》补完以及Deepfool对抗样本构造算法

本文关于推理攻击领域关于深度学习的隐私性的全面分析《ComprehensivePrivacyAnalysisofDeepLearning》，以及介绍Deepfool对抗样本构造算法的《DeepFool:

VnK_·2020-05-06 22:16

对抗攻击经典论文剖析（下）【DeepFool、One pixel attack、Universal adversarial perturbations、ATN】

这一篇我们将会有一些更有意思的对抗攻击样本生成，包括像素级别的扰动以及样本生成（DeepFool、Onepixelattack、Universaladversarialperturbations、ATN

BugLess++·2020-04-26 15:00

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

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

DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks(2016CVPR)文章简介：本文为AdversaryAttack方向的一篇经典论文。

大鲨鱼冲鸭·2019-07-21 10:51

如何理解DeepFool算法

首先：DeepFool是白盒攻击算法概述生成对抗样本的基本思路，大体可以分为白盒攻击和黑盒攻击，区别在于黑盒测试把模型当做黑盒，只能输入样本获得预测结果，白盒在黑盒的基础上还可以获取模型的参数、梯度等信息

DanyHgc·2019-01-03 19:21

如何理解DeepFool算法

首先：DeepFool是白盒攻击算法概述生成对抗样本的基本思路，大体可以分为白盒攻击和黑盒攻击，区别在于黑盒测试把模型当做黑盒，只能输入样本获得预测结果，白盒在黑盒的基础上还可以获取模型的参数、梯度等信息

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