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tiktok-live:下载实时tiktok流
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常用的对抗性攻击方法
常用的对抗性攻击方法 L2ContrastReductionAttack 给定指定大小的扰动\epsilon，根据扰动大小降低图像的对比度 VirtualAdversarialAttack 在Goodfellow的工作中，他们的寻找扰动r的方法是 该方法目的是使得加了扰动之后所预测的结果与真实分布的差距最大，其中D可以是交叉熵。其中求扰动的方法是根据对输入梯度的反方向得来的。 而本方法寻找扰动的
什么是对抗样本、对抗攻击（详解）
1.对抗样本 所谓对抗样本就是指：在原始样本添加一些人眼无法察觉的扰动（这样的扰动不会影响人类的识别，但是却很容易愚弄模型），致使机器做出错误的判断。 如下所示，这两张图片添加噪声（或者说扰动之后）被误分类。 2.对抗攻击 由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判，这便被称
图像对抗学习笔记：复现DPatch
参考文献 https://arxiv.org/abs/1806.02299 源码地址：https://github.com/veralauee/DPatch 本平台环境参数： gpu：GTX 1050 Ti（mobile） cpu：intel i7-7700HQ 内存：16GB Python 3.6 Ubuntu版本：16.04 NVIDIA驱动版本：384 cuda版本：cuda_9.0.176
发布 PAIRED：一种生成对抗环境的全新多智能体方法
文 / Google Research 团队 Natasha Jaques 和加州大学伯克利分校 Michael Dennis任何机器学习方法的有效性都主要取决于其训练数据。对于是强化学习...
AAAI 2022 | 全身涂装式对抗纹理迷彩生成框架FCA
笔者按近日，人工智能国际顶级学术会议之一AAAI 2022以线上虚拟会议的形式召开。据了解，本届会议收到来自全球的9215篇投稿论文，而接受率仅为15%，创历史新低。随着深度神经网络日益广泛的应用，模型鲁棒性和安全性受到越来越多的关注，对抗机器学习成为AAAI 2022的热点议题之一。国防科技创新研究院无人系统技术研究中心智能设计与鲁棒学习实验室（IDRL）的研究成果《...
机器视觉中使用深度学习所面临的对抗攻击——Survey（上）
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
联手中科大、浙大、华科大等高校，阿里研发4项最新AI安全技术
随着互联网技术对抗环境日益复杂化，各大网络平台页面可供用户上传并做展示的内容，都可能面临恶意攻击，例如黑灰产团伙会发布色情等不良图片和视频，以及发布可能涉嫌抄袭侵权的商品或其他违规信息，甚...
【计算机科学】【2016.05】论对抗环境下深度学习系统的完善性
本文为美国宾夕法尼亚州立大学（作者：Nicolas Papernot）的硕士论文，共60页。 深度学习利用大数据集和计算效率高的训练算法，在各种机器学习任务中优于其他方法。然而，深度神经网络在训练阶段的不完善，使得它们像其他机器学习技术一样，容易受到对手样本的攻击：对手精心设计输入目的是导致机器学习算法进行错误的分类。 在这项工作中，我们对深度神经网络（DNN）的对抗空间进行了公式化建模，并在精确
【计算机科学】【2018.05】描述对抗环境下机器学习的限制和防御
本文为美国宾夕法尼亚州立大学（作者：Nicolas Papernot）的博士论文，共177页。 近年来，机器学习（ML）的发展使许多令人眼花缭乱的应用成为可能，例如对象识别、自主系统、安全诊断和围棋游戏。机器学习不仅是构建软件和系统的一种新范式，而且正在带来大规模的社会颠覆。人们越来越认识到ML暴露了软件系统中的新漏洞，然而技术界对这些漏洞的性质和理解仍然有限。 本文主要研究ML模型的完整性。完整
“忽悠”智能机器人，竟然改改物品纹理就成功了！北航新研究：时空融合对抗攻击算法...
作者：刘艾杉 编辑：鱼羊量子位 报道 | 公众号 QbitAI简单修改环境物体的纹理颜色，就能让机器人执行攻击者设计的错误行为！来自北航、悉尼大学、伯克利和伦敦大学的一项最新研究成果显示...
时空角怎么理解_失踪35年客机重现人间，50名乘客容颜不老，穿越时空最终一场骗局...
引言你想穿越时空吗？相信很多人都想尝试一下，但是这好像是不可能的。我们处于一个三维时空里，到了思维就可以进行时空漫游了，但是有几个人能够理解那个维度的含义呢？所以虽然在理论上能行，但是但与目前人类的发展水平来说你远远没有达到。今天讲的是一架飞机在35年前就已经带着乘客失踪了，但是到上世纪90年代又奇迹般的回来了，这则消息也是惊动了当时的人们，于是关于时空穿梭的讨论就开始了。01时间回到在1990年
对抗攻击：Robust Superpixel-Guided Attentional Adversarial Attack
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录一、相关概念二、SAI-FGM1.原始图像的超像素点分割2.注意力热图分割3.对抗噪声的产生三、总结 一、相关概念 "pixel-wise" means these
对抗攻击（3）The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings(2015)
1.论文中心思想 摘要： 在这项工作中，我们形式化了对抗深度神经网络(DNNs)的对手空间，并引入了一种新的算法，基于对DNNs输入和输出之间映射的精确理解来制作对手样本。在计算机视觉的应用中，我们表明我们的算法可以可靠地产生被人类受试者正确分类但被DNN在特定目标上错误分类的样本，对抗成功率为97%，而每个样本平均只修改4.02%的输入特征。然后，我们通过定义一个硬度测量来评估不同样本类对敌对性
对抗样本(论文解读十一):PatchAttack: A Black-box Texture-based Attack with Reinforcement Learning
PatchAttack: A Black-box Texture-based Attack with Reinforcement Learning Chenglin Yang, Adam Kortylewski, Cihang Xie, Yinzhi Cao, and Alan Yuille Johns Hopkins University 通过强化学习实现一个基于纹理的黑盒攻击 这是一篇比较新的
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