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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…
Szegedy等人在ICLR2014发表的论文[1]中提出了对抗样本（AdversarialExamples）的概念，即在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出一个错误的输出。.他们的研究提到，很多情况下，在训练集的不同子集上...
文本也有攻防战：清华大学开源对抗样本必读论文列表.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...
论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能…
Deepermodel：.下面简单介绍一下NIPS2017上的这个比赛规则.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...
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...
清华大学团队包揽三项冠军，NIPS2017对抗样本攻防竞赛总结.雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：自IanGoodfellow等研究者发现了可以让图像分类...
对抗样本生成方法、特点及防御技术综述.摘要随着机器学习技术在生产、生活等各个领域的广泛应用机器学习算法本身的安全问题也引起越来越多的关注。.基于对抗样本的攻击方法是机器学习算法普遍面临的安全挑战之一。.以机器学习的安全性问题为出发点...
参加过多次Kaggle比赛，曾获2017年“数据科学碗”第一名，DataScienceBowl第一名，NIPS2017对抗样本攻防比赛第一名。对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨，但是却会导致模型进行错误的判断。
本文翻译和总结自：Biggio,Battista,andFabioRoli."Wildpatterns:Tenyearsaftertheriseofadversarialmachinelearning."PatternRecognition84(2018):317-331.这篇论文主要是在讲一个概…
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…
Szegedy等人在ICLR2014发表的论文[1]中提出了对抗样本（AdversarialExamples）的概念，即在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出一个错误的输出。.他们的研究提到，很多情况下，在训练集的不同子集上...
文本也有攻防战：清华大学开源对抗样本必读论文列表.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...
论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能…
Deepermodel：.下面简单介绍一下NIPS2017上的这个比赛规则.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...
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对抗样本生成方法、特点及防御技术综述.摘要随着机器学习技术在生产、生活等各个领域的广泛应用机器学习算法本身的安全问题也引起越来越多的关注。.基于对抗样本的攻击方法是机器学习算法普遍面临的安全挑战之一。.以机器学习的安全性问题为出发点...
参加过多次Kaggle比赛，曾获2017年“数据科学碗”第一名，DataScienceBowl第一名，NIPS2017对抗样本攻防比赛第一名。对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨，但是却会导致模型进行错误的判断。
本文翻译和总结自：Biggio,Battista,andFabioRoli."Wildpatterns:Tenyearsaftertheriseofadversarialmachinelearning."PatternRecognition84(2018):317-331.这篇论文主要是在讲一个概…
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