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FGSM（FastGradientSignMethod）算法特点：白盒攻击、论文原文：ExplainingandHarnessingAdversarialExamples大牛们在2014年提出了神经网络可以很容易被轻微的扰动的样本所欺之后，又对产生对抗样本的原因进行了分析，Goodfellow等人认为高维空间下的线性行为足以产生对抗样…
2014年，Goodfellow等人（包括Szegedy）对该问题进行了更深层次的研究，它们认为高维空间下深度神经网络的线性线性行为是导致该问题的根本原因。并根据该解释，设计出一种快速有效的生成对抗性样例的算法--FGSM。以下是对论文的解读。
基于FGSM算法被识别为烤面包机的家猪（概率为99.56%）的图片效果如下。.IanGoodfellow在他的论文《Adversarialexamplesinthephysicalworld》中指出，针对图像的攻击方式在现实生活中也可以发生，攻击图片经过拍照打印后依然可以欺图像分类模型，系统错把“洗衣机...
导读：这篇文章由Goodfellow等人发表在ICLR'2015会议上，是对抗样本领域的经典论文。这篇文章主要提出与之前论文不同的线性假设来解释对抗样本的存在性。同时，论文提出了一种简单的对抗样本生成方法-FGSM，并…
《Delvingintoadversarialattacksondeeppolicies》论文笔记《NONeedtoWorryaboutAdversarialExamplesinObjectDetectioninAutonomousVehicles》论文笔记《Standarddetectorsaren’t(currently)fooledbyphysicaladversarialstopsigns
7.代码解读7.1对抗样本库介绍torchattacks是一个非常不错轻量级的对抗样本库，调用API方法很简单，本文中要解读的CW代码，就来自于torchattacks库中的源码。库中经典的对抗攻击方法有FGSM，BIM，RFGSM，CW，PGD，DeepFool等。下载命令：pip
代码解读5.1对抗样本库介绍DeepFool的源码是来自于torchattacks轻量级的对抗样本库，调用API方法很简单库中经典的对抗攻击方法有FGSM，BIM，RFGSM，CW，PGD，DeepFool等。下载命令：pipinstalltorchattacks。5.2DeepFool代码解读
1.论文中提供伪代码，但源码中好像对1步输入做了归一化论文中并没有提到2.个人认为可以把FreeAT当成执行m次的FGSM，最开始r=0，第一次更新的是x的梯度，之后开始迭代更新r，则根据x+r的梯…
论文解读攻击模型JSMA算法JSMA代码实现论文解读JSMA由Papernot等人提出，其论文发表于2016年S&P。论文的主要工作包括：从攻击者的目标和背景知…
CVPR2019|图像压缩重建也能抵御对抗样本，这是一种新的防守策略,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
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