”对抗攻击“ 的搜索结果

     什么是对抗样本？ 从2013年开始，深度学习模型在多种应用上已经能达到甚至超过人类水平，比如人脸识别，物体识别，手写文字识别等等。 在之前，机器在这些项目的准确率很低，如果机器识别出错了，没人会觉得奇怪。...

     什么是对抗攻击？ 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，这便被称为对抗性攻击。 在计算机视觉领域，...

     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，成功实施对抗样本攻击，之后给出了典型的防御方案，即对抗训练...

     对抗性攻击In this article, we will be talking about how Deep Neural Networks are not at their full potential yet, and they are vulnerable to some specially crafted inputs called adversarial examples, ...

     `大型模型输出格式不受控制`的情况，一些可能的解决方法： 1. 输出处理： - **后处理和过滤：** 可以通过编写自定义的后处理代码来筛选和处理大型模型的输出。这可能包括解析输出以识别关键信息、删除不必要的内容...

     AI新方向：对抗攻击   https://mp.weixin.qq.com/s/VNfnQhsppNwsv_axiG6cAQ   本文转载自学术头条（ID：SciTouTiao），作者：汶川   在调查近几年 AI 领域的过程中，我发现近几年对抗攻击的概念逐渐出现...

     黑盒攻击新策略】https://www.bilibili.com/video/BV1fd4y177tX?HopSkipJumpAttack（HopSkipJumpAttack: A Query-Efficient Decision-Based Attack）：分类和梯度决策面是垂直的关系，通过几何方法寻找决策边界的...

     对抗样本的攻击主要分为无特定目标攻击（即只要求分类器对对抗样本错误分类，而不特定要求错误分类到哪一类）和特定目标攻击（即要求分类器将对抗样本错误分类到特定类别）。 本文先介绍无特定目标攻击的目标函数，...

     在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到...

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