①目前，针对对抗样本出现的原因主要有三种观点：流形中的低概率区域解释；线性解释；此外，还有一种观点认为线性解释存在局限性，即当前的猜想都不能令人信服。 ②对抗样本的几种典型生成方式：F-BFGS法、FGS法、迭代法、迭代最小可能类法及其他方法。③对抗样本具有迁移性是对抗样本攻击的原因，该属性意味着攻击者可以不用直接接触基础模型，而选择攻击一个机器学习模型使样本被错误分类。④针
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2023-10-31 12:05:45
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# 如何使用 Python 实现对抗样本
在机器学习中，对抗样本是指经过微小修改的输入数据，旨在欺骗模型，使其产生错误的预测。今天我们将学习如何使用 Python 创建对抗样本。我们将使用流行的深度学习库 TensorFlow 和 Keras。
## 实现流程
以下是创建对抗样本的基本步骤：
| 步骤 | 描述
定义深度模型具有良好的泛化能力同时，也具有极高脆弱性。以分类为例：只需要通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本（对抗样本），模型以高置信度给出了一个错误的输出。当然这问题不仅出现在深度模型中，在其他机器学习模型也存在。“对抗样本”是安全方面非常好的一个议题，因为它代表了AI安全领域里的一种具体的问题。 如上样本x的label为熊猫，在对x添加部分干扰后，在人眼中仍然分为熊猫，但对深度模型
【导读】生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等上大量相关论文发表。密歇根大学Jie Gui博士等人近期发布了《A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and App
目录论文主要内容DeepFool算法原理二分类问题非线性问题多分类问题实验结果 论文主要内容提出了一种新的计算对抗样本的方法：DeepFool算法通过实验，验证了DeepFool算法所添加的扰动更小，同时计算对抗样本所消耗的时间也更少实验也说明了，如果使用不恰当的算法（如FGSM算法）来验证分类器的鲁棒性，那么可能会对分类器的鲁棒性（Robustness）评估过高。DeepFool算法原理De
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2024-01-12 19:42:05
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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，并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。 您可能会惊讶地发现，在图像中添加不可察觉的扰动会导致截然不同的模型性能。 鉴于这是一个教程，我们将通过一个图
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2023-11-19 16:28:19
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引言 在对抗样本综述(一)中，我们介绍了对抗样本的背景和攻击分类，下面我们来看下常见的对抗攻击和对抗防御的方法有哪些。 对抗攻击 以下是著名的攻击方法： 现有的对抗攻击大都通过$L_p$范数约束对抗样本和原图像之间的差异。需要注意的是，大多数攻击方法并不保证攻击一定使目标model产生错误分类。 对 ...
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2021-07-18 13:13:00
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引言 在对抗样本综述(一)中，我们介绍了对抗样本的背景和攻击分类，下面我们来看下常见的对抗攻击和对抗防御的方法有哪些。 对抗攻击 以下是著名的攻击方法： 现有的对抗攻击大都通过$L_p$范数约束对抗样本和原图像之间的差异。需要注意的是，大多数攻击方法并不保证攻击一定使目标model产生错误分类。 对 ...
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2021-07-18 13:13:00
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# 对抗样本与机器学习
在机器学习领域，对抗样本（Adversarial Samples）是指通过对输入数据进行微小的扰动，使得原本正确分类的模型产生错误判断的样本。这种现象不仅在视觉识别中广泛存在，例如图像分类模型，也在自然语言处理等领域有着潜在的影响。理解对抗样本及其产生原因对于提高模型的鲁棒性至关重要。
## 什么是对抗样本？
对抗样本的生成一般利用优化算法，通过以下过程实现：
1.
1.对抗样本所谓对抗样本就是指：在原始样本添加一些
原创
2022-07-18 21:35:36
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【FGSM生成对抗样本的原理和步骤】 快速梯度符号方法（Fast Gradient Sign Method，FGSM）是一种
原创
2023-11-29 10:36:52
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首先查壳, 发现没有加壳。这个程序是用VC++6.0编写。 把样本拖入VT内查看, 发现47个杀毒引擎认为其有问题。 仔细查看一下报告, 附带有资源节看一下它内部有的函数, 资源节肯定有问题。 继续查看VT报告, 发现其是一个名为msgina32.dll。初步考虑是利用了Winlogon服务，对GINA进行劫持。 注册表设了GinaDLL键验证了我的猜想。至
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5.集成的方法6.几何特征 论文概述发表于ICLR2017，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.02770——深入研究可迁移的对抗样本和黑盒攻击id
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2024-04-26 14:13:43
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文章目录一、论文相关信息 1.论文题目 2.论文时间 3.论文文献二、论文背景及简介三、论文内容总结四、论文主要内容1、Introducttion2、Releated Work3、The Linear Explanation Of Adversarial Examples4、Linear Perturbation of Non-Linear Models5、Adversarial Trai
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2024-09-21 23:17:15
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导读： 验证码作为网络安全的第一道屏障，其重要程度不言而喻。当前，卷积神经网络的高速发展使得许多验证码的安全性大大降低，一些新型验证码甚至选择牺牲可用性从而保证安全性。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。分享内容包括三大方面：对抗样本介绍极验对抗样本技术探索与应用后续的工作与思考
--01 对抗样本介绍1. 什么是对
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2024-05-21 15:34:25
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引言 在之前的文章中，我们介绍了对抗样本和对抗攻击的方法。在该系列文章中，我们介绍一种对抗样本防御的策略--对抗样本检测，可以通过检测对抗样本来强化DNN模型。本篇文章论述其中一种方法：feature squeezing，特征压缩通过将原始空间中许多不同特征向量对应的样本合并成一个样本，减少了对手可 ...
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2021-08-13 16:01:00
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视频学习1. GAN（生成式对抗网络）GAN的框架GAN的工作原理由判别器和生成器组成判别器（Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低的评分0生成器（Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得判别器D能够尽可能给出高的评分1生成器和判器存在着对抗的关系，通过不断的对抗使最终结果无限接近我们
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2024-02-05 11:31:40
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生成式对抗网络GANGenerative Adversarial Nets, 生成式对抗网络生成模型生成式对抗网络（GAN）的目的是训练这样一个生成模型，生成我们想要的数据GAN框架判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给
出高的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低个评分0生成器(Generator)：欺骗判别器。生成虚假数据，使得
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2023-08-08 14:19:45
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GAN的概念对抗训练如何训练生成器：如果图像通过了鉴别器的检验，我们奖励生成器；如果伪造的图像被识破，我们惩罚生成器。随着训练的进展，鉴别器的表现越来越好，生成器也必须不断进步，才能骗过更好的鉴别器。最终，生成器也变得非常出色，可以生成足以以假乱真的图像。这种架构叫做生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）。它利用竞争来驱动进步，并且，我们不需要定义具
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2024-01-04 05:56:54
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析稿件通过并发布还能收获200-800元不等的...
原创
2023-05-09 13:41:41
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