对抗样本论文总结

[1]Karparthy博客 Breaking Linear Classifiers on ImageNet

http://karpathy.github.io/2015/03/30/breaking-convnets/

[2]Christian等人在ICLR2014最先提出adversarial examples的论文Intriguing properties of neural networks

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[3]Ian Goodfellow对对抗样本解释的论文Explaining and Harnessing Adversarial Examples

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[4]最近Bengio他们组发文表示就算是从相机自然采集的图像，也会有这种特性Adversarial examples in the physical world

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[5]Anh Nguyen等人在CVPR2015上首次提出Fooling Examples的论文Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images
https://arxiv.org/pdf/1412.1897.pdf

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[6]Delving into Transferable Adversarial Examples and Black-box Attacks

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对抗样本可转移性与黑盒攻击_学习笔记：https://blog.csdn.net/qq_35414569/article/details/82383788

原文地址：https://www.cnblogs.com/Josie-chen/p/9957133.html

时间： 2024-11-07 23:07:18

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用Caffe生成对抗样本

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏中提到过对抗样本,这篇算是针对对抗样本的一个小小扩充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成对抗样本. 本文代码的完整例子可以在下面地址下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners Fast Gradient Sign方法先回顾一下瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏

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深度学习之对抗样本问题 2006 年,Geoffrey Hinton 提出了深度学习.受益于大数据的出现和大规模计算能力的提升,深度学习已然成为最活跃的计算机研究领域之一.深度学习的多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力.最近几年,深度学习的发展也带动了一系列的研究.尤其是在图像识别领域,在一些标准测试集上的试验表明,深度模型的识别能力已经可以达到人类的水平.但是,人们还是会产生一个疑问,对于一个非正常的输入,深度模型是否依然能够产生满意的结果.的确,最近有研究者开始关注

对抗样本攻防战，清华大学TSAIL团队再获CAAD攻防赛第一

最近,在全球安全领域的殿堂级盛会 DEF CON 2018 上,GeekPwn 拉斯维加斯站举行了 CAAD CTF 邀请赛,六支由国内外顶级 AI 学者与研究院组成的队伍共同探讨以对抗训练为攻防手段的 CTF.TSAIL 团队的庞天宇.杜超作为代表获得该项比赛的冠军,参加比赛的骨干成员还包括董胤蓬.韦星星等,TSAIL 团队来自于清华大学人工智能研究院,主要研究领域为机器学习. 同样在去年,该团队在 NIPS 2017 AI 对抗性攻防竞赛的三项比赛任务中(有/无特定目标攻击:攻击检测),全部

5 12种生成对抗样本的方法

1 Box-constrained L-BFGS Szegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导神经网络做出误分类.他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰动的方程.但由于问题的复杂度太高,他们转而求解简化后的问题,即寻找最小的损失函数添加项,使得神经网络做出误分类,这就将问题转化成了凸优化过程. 2 Fast Gradient Sign Method (FGSM) Szegedy 等人发现可以通过对抗训练提高深度神经网络的鲁棒性,从而提升防御对抗样本攻

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论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.12673 一.对抗样本对抗样本是指攻击者通过向真实样本中添加人眼不可见的噪声,导致深度学习模型发生预测错误的样本.比如对于一张猫的图片,分类器原本可以正确的识别.如果在图片中加入一些微小的干扰,这些干扰对于人眼来说是分辨出来的,人们依旧可以认出这是一个猫,但是分类器就有很大的可能将其识别成一只狗. 二.用图像压缩抵御对抗样本人们已经提出了许多抵御对抗样本的方法,如PixelDefend等.这些方法主要分为两类,第一类主要通过增

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本报告总结了 NIPS 上 Ian Goodfellow 的生成式对抗网络课程.其内容有:(1)为何生成式建模是值得学习的话题:(2)生成式模型如何工作,GAN 与其他生成式模型的比较:(3)GAN 工作原理:(4)GAN 的研究前沿:(5)将 GAN 和其他方法组合的当前最优的图像模型.最后给出帮助读者学习的三个练习和相应的解答. 引言本报告总结了 NIPS2016 上的生成对抗网络的课程.回答了很多之前的听众提出来的大多数问题,并尽可能地确保它对大家有用.当然,它不能算是 GAN 这个领

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