文章目录一、白盒攻击1.FGSM2.JSMA:3.DeepFool:4.CW:5.PGD:二、黑盒攻击1.单像素攻击2.基于查询3.基于迁移4.基于替代5.其他三、对抗攻击与目标检测四、对抗训练&鲁棒性 只是一个自己看过的论文小汇总,还不能...
白盒攻击是指攻击者对设备终端拥有完全的控制能力,能够观测和更改程序运行时的内部数据。这种攻击环境称为白盒攻击环境。大多智能终端环境(Android、iOS等)在很多情况下就是一个白盒攻击环境。保护密钥安全是白盒...
对抗攻击:通过对输入添加微小的扰动使得分类器分类错误。应用场景包括目前大热的CV和NLP方向,例如、通过对图片添加精心准备的...关于攻击的类型有很多种,从攻击环境来说,可以分为黑盒攻击、白盒攻击或者灰盒攻击。
matlab加密代码该存储库包含论文“抵抗计算和代数攻击的白盒屏蔽方案”中使用的脚本,并且它包含两个主要目录: AES-128:-AESmain.py:用于(n,0),(n,1)和(n,2)屏蔽方案的python脚本。 -analysis.m:用于...
白盒攻击
1 对抗样本的基本原理 从数学角度来描述对抗样本,输入数据为x,分类器为f,对应的分类结果表示为f(x)。假设存在一个非常小的扰动ϵ\epsilonϵ,使得: f(x+ϵ)≠f(x)f(x+\epsilon)\ne f(x)f(x+ϵ)=f(x) ...
MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集,由于数据集规模较小,目标模型容易受到白盒攻击的影响。为了测试目标模型的抵御白盒攻击的能力,可以使用以下方法: 1. FGSM攻击:使用快速梯度符号攻击(FGSM)对目标...
假设我们图像的数组为x,模型已经正确分类到y_true,这时我们需要进行白盒攻击,微小地修改图像数组x使得模型将其分类到y1 给模型输入(x,y1)获取到模型在输入x上的梯度,这里的x便是图像的数组表示 依据梯度,...
在计算机视觉领域,对抗攻击(adversarial attack)旨在通过向图片中添加人眼无法感知的噪音以欺骗诸如图像分类、目标识别等机器学习模型。如下图所示,输入原图像,图像分类器给出的结果为“是熊猫的概率为57.7%”...
我们提出了一种新的名为EWR-PGD的白盒对抗攻击方法,该方法超越了最新的攻击性能。 它比最新的方法更有效。 代码即将推出。 EWR-PGD和ODI-PGD的比较 当将模型降低到相同的精度时,EWR-PGD所需的重新启动次数明显...
本文转自机器之心。选自arXiv作者:Yao Qin、Geoffrey Hinton等机器之心编译参与:王子嘉、Geek AI2017 年,图灵奖获得者 Hinton 提出的胶囊网络为深...
简单了解一下黑盒测试和白盒测试 一、定义 1.1黑盒测试 黑盒测试又称为功能测试,主要检测软件的每一个功能是否能够正常使用。在测试过程中,将程序看成不能打开的黑盒子,不考虑程序内部结构和特性的基础上通过程序...
白盒攻击 假设我们图像的数组为x,模型已经正确分类到y_true,这时我们需要进行白盒攻击,微小地修改图像数组x使得模型将其分类到y1 给模型输入(x,y1)获取到模型在输入x上的梯度,这里的x便是图像的数组表示 依据...
基于梯度的PGD攻击
# 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 ...