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对抗样本（adversarialexamples）这一概念在Szegedyetal.(2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。现如今，deepneuralnetworks在很…
在自然语言处理领域，对抗样本的攻击与防御近来受到很多研究者的关注，我们希望构建更稳健的NLP模型。在本文中，我们简要讨论了攻防的概念，并介绍了清华大学近日开源的NLP对抗样本攻防必读论文列表。机器之…
准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。
ICML2018最佳论文：攻击基于混淆梯度的对抗样本防御.机器学习，尤其深度学习，在计算机视觉，自然语言处理等任务上得到了广泛应用。.而对抗样本则是深度学习面临的一大安全问题。.广义的对抗样本定义，是指对样本数据的特征值进行微小改动，以至该...
论文发表选题：基于对抗样本的神经网络安全性问题研究综述.摘要：随着神经网络的运用日益广泛，安全问题越来越受重视。.对抗样本的出现更是使得攻击神经网络变得轻而易举，该文以神经网络的安全性问题为出发点，介绍了对抗样本的概念和形成原因...
论文题目：深入研究对抗样本和黑盒攻击的可转移性本文内容来源于论文：DelvingintoTransferableAdversarialExamplesandBlack-boxAttacks论文地址：arxiv:1611.02770非目标攻击方法约束条件：fθ(x⋆)≠yd(x,x⋆)≤B\begin{aligned}f_{\theta}\left(x
第一个：将图片分类为指定类别.第二个：将图片不分为正确类别即可.第三个：防守.比赛结构：主办方提供dataset包含5000张图片；.Non-targetattacks（右上橘红色）将原始图片全部变成对抗样本（例如有100个队伍，就会利用原始的五千图产生五十万张对抗样本...
对抗网络的拉普拉斯金字塔（LaplacianPyramid）对抗网络最重要的用法之一是经过充分训练生成器之后生成看起来自然的图像。下面这些是Goodfellow在2014年的论文中生成器输出的一些样本。
集成对抗性机器学习及其应用软件工程研究.本文是一篇软件工程论文，本文首先探索了深度神经网络脆弱性存在的潜在原因，以及针对该缺陷提出的一系列对抗样本生成算法。.然而在现实对抗环境中，由于攻击者无法访问攻击对象的内部结构信息，所以基于单...
本文对图像对抗样本展开了四个方面的研究,主要贡献如下:1.针对防御蒸馏网络的对抗样本生成算法:防御性蒸馏是现有的一种强有效的对抗样本防御方法,本文提出了一种针对防御性蒸馏网络的对抗样本生成算法——“∈邻域攻击”,通过巧妙地设计目标函数,在其中加人
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准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。
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论文题目：深入研究对抗样本和黑盒攻击的可转移性本文内容来源于论文：DelvingintoTransferableAdversarialExamplesandBlack-boxAttacks论文地址：arxiv:1611.02770非目标攻击方法约束条件：fθ(x⋆)≠yd(x,x⋆)≤B\begin{aligned}f_{\theta}\left(x
第一个：将图片分类为指定类别.第二个：将图片不分为正确类别即可.第三个：防守.比赛结构：主办方提供dataset包含5000张图片；.Non-targetattacks（右上橘红色）将原始图片全部变成对抗样本（例如有100个队伍，就会利用原始的五千图产生五十万张对抗样本...
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集成对抗性机器学习及其应用软件工程研究.本文是一篇软件工程论文，本文首先探索了深度神经网络脆弱性存在的潜在原因，以及针对该缺陷提出的一系列对抗样本生成算法。.然而在现实对抗环境中，由于攻击者无法访问攻击对象的内部结构信息，所以基于单...
本文对图像对抗样本展开了四个方面的研究,主要贡献如下:1.针对防御蒸馏网络的对抗样本生成算法:防御性蒸馏是现有的一种强有效的对抗样本防御方法,本文提出了一种针对防御性蒸馏网络的对抗样本生成算法——“∈邻域攻击”,通过巧妙地设计目标函数,在其中加人
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