对抗扰动 - 程序员宅基地

对抗扰动和模型深度理解

通过inception模块，将多组不同尺度的卷积核(3×3和1×1)进行卷积运算，最后将不同尺度的结果进行叠加，形成新的多通道数据发送到下一个inception模块。，在全连接层上，为了减少参数数量，InceptionV1还执行了一个...

论文学习笔记：通用对抗扰动UAP

标签：机器学习

给定一个state-of-the-art的深度神经网络分类器，作者的工作展示了通用对抗扰动(UAP)的存在性，并且提出了计算UAP的方法。经验型的解释了这种扰动，展示了UAP在不同神经网络之间的泛华性。UAP的存在揭示了高维决策...

bert-adv-embed:BERT词嵌入的对抗性扰动

标签： nlp deep-learning sentiment-analysis chainer word-embeddings imdb bert adversarial-attacks Python

BERT的对抗性嵌入上基于BERT的情感分类对抗嵌入生成与分析。建立在对Google Research之上。 IMDB加载器和处理器功能取自。存储库还包括一种算法，用于投影对抗性嵌入内容以获得对抗性离散文本候选对象。尽管该...

通用对抗扰动——Universal adversarial perturbations

标签：深度学习

Universal adversarial perturbations 来自CVPR2017的一篇论文。引用量也上千了。...对抗样本，众所周知，其目的就是在图像中添加一个扰动，使得图像在推理环节中给出错误的输出。也就是： f(x+δ)≠f(x)f(x+\

对抗性训练:提高神经网络的抗扰动性

标签：神经网络人工智能深度学习

在深度学习领域，神经网络的抗扰动性是一个重要的研究方向。抗扰动性是指神经网络在接受到噪声或干扰后，仍能准确地进行预测和分类的能力。在现实应用中，神经网络可能会面临各种噪声和干扰，例如图像中的噪声、语音...

黑盒攻击中迁移攻击和通用对抗扰动的讲解及实战（附源码）

标签：人工智能神经网络黑盒攻击

黑盒攻击中迁移攻击和通用对抗扰动的讲解及实战（附源码）

颜色分类leetcode-PerC-Adversarial:具有感知颜色距离的大而难以察觉的对抗性图像扰动（CVPR2020）

标签：系统开源

PerC-AL）通过优化感知颜色距离来创建难以察觉的对抗性扰动，对 1000 的成功率、稳健性和可转移性的评估。要求火炬>=1.1.0; 火炬视觉>=0.3.0; tqdm>=4.31.1; 枕头>=5.4.1; matplotlib>=3.0.3; numpy>=1.16.4; ...

对抗学习新进展：MIT和微软联合出品“元对抗扰动”

标签：算法机器学习人工智能

关注公众号，发现CV技术之美导言：元学习是过去几年AI领域域非常热门的的学习方法之一，各种研究工作都是基于元学习展开的。元学习的目标是使得分类模型能够获取一种学会学习调参的能力，使得模型可...

直播 | AMP：针对模型参数施加对抗扰动的高效神经网络正则化算法

标签：算法神经网络人工智能

「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而...

元对抗扰动（附代码）

标签：机器学习深度学习计算机视觉

import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import numpy as np import os import torch.nn.functional as F import random def generate_dataset(sample_num, class_num, X_shape): ...

对抗扰动进行图像分类模型版权保护的展望

对抗扰动是指通过微小的干扰来改变图像，使得人类难以察觉但能够使机器学习模型出现错误识别的情况。这种情况对于图像分类模型的版权保护具有重要意义。为了保护图像分类模型的版权，可以从以下几个方面入手： 1....

对抗扰动进行图像分类模型版权保护的缺点

对抗扰动进行图像分类模型版权保护的缺点主要包括以下几点： 1. 误判率高：对抗扰动可以使图像分类模型对原始图像进行错误分类，从而大大降低模型的准确率和鲁棒性。 2. 鲁棒性差：对抗扰动的设计依赖于特定的模型...

基于先验驱动的不确定性近似的通用对抗扰动方法

标签：扰动攻击模式模型不确定性纹理偏见先验攻击效果评估

2941基于先验驱动不确定性近似的普适对抗扰动洪柳1、季荣荣12 *、李洁1、张宝昌3、高跃4、吴永健5、黄飞跃51厦门大学信息学院人工智能系2鹏程实验室3北京航空航天大学4清华大学5腾讯优图实验室摘要深度学习模型已经...

无数据泛对抗扰动与黑盒攻击

标签：无数据泛对抗攻击 UAP特性研究无数据黑盒攻击深度模型的鲁棒性研究

7868无数据泛对抗扰动与黑盒攻击张朝宁*[email protected]菲利普·本茨*[email protected]在素桂Adil Karjauv*[email protected]@kaist.ac.kr韩国科学技术高等研究院（KAIST）摘要通用对抗扰动...

公平感知对抗扰动：减轻深度模型的偏见

标签：深度模型公平感知避免偏见已部署AI系统公平性原则公平感知对抗扰动

Zhibo Wang†,‡, Xiaowei Dong†, , Henry Xue , Zhifei Zhang , Weifeng Chiu , Tao Wei♯, Kui Ren‡{weifeng.qwf, lenx.wei}@antgroup.com, [email protected]面向已部署深度模型的公平感知对抗扰动以减轻...

fmin_l_bfgs_b函数可以求出对抗扰动吗

是的，fmin_l_bfgs_b函数可以用于求解对抗扰动。对于给定的模型和分类器，可以使用该函数来最小化目标函数，以找到最小的对抗性扰动，从而使模型产生错误的分类结果。具体的实现方法是，在目标函数中添加对抗性...

学习笔记 | 2023 AAAI 对抗性权值扰动改善图神经网络的泛化性能

标签： AWP WT-AWP 对抗性权值扰动

学习笔记 | 2023 AAAI 对抗性权值扰动改善图神经网络的泛化性能

深度卷积网络对傅立叶基函数的敏感性及其对泛对抗扰动的影响

标签：卷积网络对抗扰动安全问题泛对抗扰动傅立叶攻击

51关于深度卷积网络对Fourier基函数雄介Tsuzuku1，2，佐藤一成1，21东京大学、2理研[email protected]，[email protected]摘要已知对输入的数据不可知的准不可感知的扰动会严重降低深度卷积网络的识别...

黑白盒对抗扰动攻击方法现成调用库 Attacks Toolbox

标签： python 开发语言

Attacks Toolbox

【炼丹之道】NLP中的对抗训练

作者|王嘉宁@华师数据...对抗训练本质是为了提高模型的鲁棒性，一般情况下在传统训练的基础上，添加了对抗训练是可以进一步提升效果的，在比赛打榜、调参时是非常重要的一个trick。对抗训练在CV领域内非常常用，那...

【深度学习】对抗扰动、垃圾/钓鱼邮件自动分类和UEBA

【深度学习】对抗扰动、垃圾/钓鱼邮件自动分类和UEBA 文章目录 1 数据集 2 清洗数据集 3 GloVe + LSTM 4 GloVe词向量模型 5 搭建网络整体结构 6 训练模型并验证 7 对抗扰动 8 数据安全智能守护神UEBA（用户实际行为...

对抗扰动の再扰动！EnhancingAdversarialExampleTransferability with an IntermediateLevelAttack

标签：迁移对抗攻击神经网络

① 已知神经网络越往后越线性，所以对抗攻击中模型迁移的大问题背景下，肯定越线性越好迁移。 ② But！源模型往往最后过度线性了（可以理解为源模型对目标模型训练中的过拟合），所以最好也不要选太靠后的模型。 ...

【论文泛读171】具有对抗性扰动的自监督对比学习，用于鲁棒的预训练语言模型

标签： paper 鲁棒性

本文通过利用具有对抗性扰动的自监督对比学习，提高了预训练语言模型 BERT 对抗基于词替换的对抗性攻击的鲁棒性。与以前的工作相比，我们的方法的一个优点是它能够在不使用任何标签的情况下提高模型的鲁棒性。此外，...

实时盲对抗扰动下击败基于DNN的流量分析系统

标签： dnn 网络人工智能

在流量分析分类器上应用对抗性扰动（示例）面临两大挑战。首先，扰动方（即对抗方）应能够在实时流量上应用对抗性网络扰动，无需缓存流量或对即将到来的网络包有一些先验知识。我们设计了一种系统方法来创建与目标...

【论文阅读】ROSA: Robust Salient Object Detection Against Adversarial Attacks

标签：显著性目标检测对抗攻击

一个迭代的基于梯度的流水线iterative gradient-based pipeline（根据[62]）来合成对抗样本。需要一个预先训练好的SOD神经网络，一些图片及其在像素级别上标注的显著性图。 FGM方法： yyy:0代表不显著，1代表显著 ϵ...

对抗训练及虚拟对抗

标签：机器学习自然语言处理

虚拟对抗训练即在模型的训练过程中对输入xxx人为的增加扰动，增加最终模型的鲁棒性。最早的对抗训练可以统一写成如下格式： min⁡θE(x,y) D[max⁡△x∈ΩL(x+△x,y;θ)]\min_\theta E_{(x, y)~D}[\max_{\...

Fawkes: Protecting Privacy against Unauthorized Deep Learning Models 添加像素扰动来实现图片的对抗AI...

标签：隐私保护深度学习

Fawkes: Protecting Privacy against Unauthorized Deep Learning Models 当今强大的面部识别系统的激增对个人隐私构成了真正的威胁。正如Clearview.ai所展示的那样，任何人都可以在互联网上搜索数据，并在他们不...

对抗样本鲁棒性——频域角度A FREQUENCY PERSPECTIVE OF ADVERSARIAL ROBUSTNESS

标签：人工智能安全

A FREQUENCY PERSPECTIVE OF ADVERSARIAL ROBUSTNESS 这是非常新的一篇文章。来自University of Maryland和Facebook AI Research。摘要本文最核心的观点就是：对抗样本是高频噪声，这...就是为了寻找一个扰动 δ\de

对抗样本（五）DeepFool

标签： DeepFool 对抗攻击对抗样本

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、论文主要内容1、Introduction2、DeepFool For Binary Classifiers3、DeepFool For Multiclass classifiers3.1 Affine ...

FGSM论文阅读

相反，我们认为神经网络容易受到对抗性扰动的主要原因是因为它们的线性特性，这种解释得到一些新的定量结果的支持，同时对一些有关这方面内容的有趣事实进行了首次解释，对它们的体系结构以及与训练集之间的关系

”对抗扰动“ 的搜索结果

对抗扰动和模型深度理解

论文学习笔记：通用对抗扰动UAP

bert-adv-embed:BERT词嵌入的对抗性扰动

通用对抗扰动——Universal adversarial perturbations

对抗性训练:提高神经网络的抗扰动性

黑盒攻击中迁移攻击和通用对抗扰动的讲解及实战（附源码）

颜色分类leetcode-PerC-Adversarial:具有感知颜色距离的大而难以察觉的对抗性图像扰动（CVPR2020）

对抗学习新进展：MIT和微软联合出品“元对抗扰动”

直播 | AMP：针对模型参数施加对抗扰动的高效神经网络正则化算法

元对抗扰动（附代码）

对抗扰动进行图像分类模型版权保护的展望

对抗扰动进行图像分类模型版权保护的缺点

基于先验驱动的不确定性近似的通用对抗扰动方法

无数据泛对抗扰动与黑盒攻击

公平感知对抗扰动：减轻深度模型的偏见

fmin_l_bfgs_b函数可以求出对抗扰动吗

学习笔记 | 2023 AAAI 对抗性权值扰动改善图神经网络的泛化性能

深度卷积网络对傅立叶基函数的敏感性及其对泛对抗扰动的影响

黑白盒对抗扰动攻击方法现成调用库 Attacks Toolbox

【炼丹之道】NLP中的对抗训练

【深度学习】对抗扰动、垃圾/钓鱼邮件自动分类和UEBA

对抗扰动の再扰动！EnhancingAdversarialExampleTransferability with an IntermediateLevelAttack

【论文泛读171】具有对抗性扰动的自监督对比学习，用于鲁棒的预训练语言模型

实时盲对抗扰动下击败基于DNN的流量分析系统

【论文阅读】ROSA: Robust Salient Object Detection Against Adversarial Attacks

对抗训练及虚拟对抗

Fawkes: Protecting Privacy against Unauthorized Deep Learning Models 添加像素扰动来实现图片的对抗AI...

对抗样本鲁棒性——频域角度A FREQUENCY PERSPECTIVE OF ADVERSARIAL ROBUSTNESS

对抗样本（五）DeepFool

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