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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#前言 对抗样本大家都耳熟能详了，但是大家可能觉得离自己比较远，毕竟主要是学术界在做这方面的工作，可能还需要很多数学理论基础，所以没有尝试动手实践过。在本文中，不会提及高深的数学理论，唯一的公式也仅是用于形式化描述攻击方案，并不涉及任何数学概念，同时以代码为导向，将论文中提出的方案进行实践，成功实施 ...
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2021-08-16 17:03:00
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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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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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在前面的章节中，我们已经看到了深度学习模型在解决各种计算机视觉任务方面的强大能力。我们在不同的数据集上训练和测试多个模型。现在，我们将把注意力转向这些模型的健壮性。在本章中，我们将介绍对抗样本。对抗样本是一种输入数据，它可以显著地改变模型预测，而不被人眼注意到。由于这一事实，对抗样本可能令人担忧，特别是在安全或医疗保健领域等关键任务中。在开始考虑可能的解决方案之前，了解这些攻击是如何工作的将是有益
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2024-06-13 09:28:10
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1. Adversarial Logit Pairing本文[1]主要研究的问题是以前面有提到过的对抗训练的防御方法为基础，探讨该方法能否在大规模数据集上实现好的防御效果。之所以要研究这个问题，一方面，是因为在提出对抗训练的时候，并没有扩展到大规模数据集上。另一方面，之前几乎所有在ImageNet上尝试过的防御措施都会被特定的白盒攻击设置所打破。所以就考虑将对抗训练应用到大规模数据集上，并且引入对
原创
2023-11-01 14:51:14
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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
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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【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
自动驾驶技术是近年来交通领域的重大变革，它有望提高交通效率、减少交通事故。然而，自动驾驶感知系统主要依赖深度学习模型来
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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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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# 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
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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