”deepfool原理“ 的搜索结果

     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...DeepFool基本原理 我们做攻击，一个很好的问题就是，我们究竟对原始图像做了多大修改就可以欺骗AI模型呢？换个说法就是，如何尽量少的修...

     在求对线性二分类器的最小扰动中，原文图如下。这里是二维平面，所以看图理解的时候应把样本看成有两个特征（分别沿横纵轴取值）；决策超平面是一条直线。最小扰动向量的大小是从样本到决策超平面的距离，方向与超...

     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...

     一、什么是对抗样本   对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨，但是却会导致模型进行错误的判断。对抗样本的存在会使得深度学习在安全敏感性领域的应用收到...

     一、文章来由好久没写原创博客了，一直处于学习新知识的阶段。来新加坡也有一个星期，搞定签证、入学等杂事之后，今天上午与导师确定了接下来的...对应的视频地址1、Lecture I: Introduction of Deep Learning（1）mach

     C&W是一种基于优化的攻击方式，它同时兼顾高攻击准确率和低对抗扰动的两个方面。首先对抗样本需要用优化的参数来表示，其次在优化的过程中，需要达到两个目标，目标一是对抗样本和对应的干净样本应该差距越小越好；...

     首先，我们必须清楚为什么要采用图像加密及隐写技术，生活中，我们每个人都有一些属于自己的秘密、图片的版权以及一些隐私交流信息，第二，图像加密及隐写的原理，只有掌握了其原理实现起来便是一件很容易的事了。...

     深度学习（Deep Learning）是一个自上而下的机器学习方法，利用多层神经网络自动学习数据特征并进行分类、回归或其他预测任务。其特点是高效、易于训练、模拟生物神经系统的工作原理，因此应用在图像识别、自然语言...

10   
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章