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对抗攻击能够使深度学习以高置信度的方式给出错误的输出, 实现针对深度学习检测服务的逃逸攻击. 本文首先介绍了对抗攻击的基本原理, 并从扰动范围、攻击者掌握目标模型知识的情况、攻击目标的针对性、攻击频次等4个方面对对抗攻击进行分类. 然后, 总结 ...
研究图对抗攻击的原理和实现，可以提高对图神经网络脆弱性和鲁棒性的理解，从而促进图神经网络更广泛的应用，图对抗攻击已经成为亟待深入研究的领域。. 介绍了图对抗攻击相关概念，将对抗攻击算法按照攻击策略分为拓扑攻击、特征攻击和混合攻击三类 ...
近年来，以卷积神经网络为代表的深度识别模型取得重要突破，不断刷新光学和SAR图像场景分类、目标检测、语义分割与变化检测等多项任务性能水平。然而深度识别模型以统计学习为主要特征，依赖大规模高质量训练数据，只能提供有限的可靠性能保证。
计算机研究与发展. 月刊.1958年创刊. 主编：徐志伟. 中国计算机学会会刊. 推荐文章 更多>>. 基于深度学习的图异常检测技术综述. OpenFlow交换机流表溢出缓解技术研究综述. 处理器芯片敏捷设计方法：问题与挑战. 实现软硬件解耦合的类脑计算硬件设计方法.
王国庆,Wang Guoqing,电子科技大学主页平台管理系统,My general research interests cover the broad area of computer vision, pattern recognition, and machine learning, with special emphasis …
【时间】2018.12.22【题目】对抗攻击（Adversarial attacks）的常用术语概述 本文是论文《Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey》中Section 2 …
近日，我院团队撰写的论文《Improving adversarial robustness of deep neural networks by using semantic information》在中科院一区期刊（Knowledge-Based Systems， …
图像处理与模式识别研究所. 当前位置： 首页 >> 新闻. 祝贺！. 实验室新生的学术论文在人工智能领域顶级期刊PAMI上发表. 近日,实验室研一新生陈思哲同学的论文《Universal Adversarial Attack on Attention and the Resulting Dataset …
本论文发表于计算机科学杂志 ，属于计算机相关论文范文材料。仅供大家论文写作参考。 jj多媒体模型对抗攻防综述陈凯魏志鹏陈静静姜育刚复旦大学计算机科学技术学院上海201203上海市智能信息处理重点实验室上海20043320210240012@fudan.edu.cn ...
这一研究成果，告诉我们“有趣的捣乱”也适用在语音，将AI对抗样本攻防算法从图像领域扩展到语音领域。 这个谷歌团队的研究（语音对抗攻击算法），通过添加不可察觉的噪声达到100%的攻击成 …
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近年来，以卷积神经网络为代表的深度识别模型取得重要突破，不断刷新光学和SAR图像场景分类、目标检测、语义分割与变化检测等多项任务性能水平。然而深度识别模型以统计学习为主要特征，依赖大规模高质量训练数据，只能提供有限的可靠性能保证。
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