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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…
摘要：随着人工智能的蓬勃发展,深度神经网络在图像分类,自动驾驶,场景监控,医疗健康等领域都得到了广泛的应用。在深度神经网络取得巨大成功的同时,其安全性问题也越来越受人关注,当前大量研究表明神经网络易受对抗样本攻击,以图像识别为例,通过在原始图像上添加一些人眼不可识别的微小...
伟大的GAN（生成对抗网络）前言：以下所有内容是学习过程中产生的，不一定具有Ture可信度，仅供初学者学习参考，如果有不对的地方，敬请指正再批评；所有参考资料均来源于互联网和论文，文末贴出链接。摘要：主要从警察与造者的通俗例子讲解生成对抗网络的基本原理，生成器与判别…
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)。
论文阅读|GeneratingFluentAdversarialExamplesforNaturalLanguages.GeneratingFluentAdversarialExamplesforNaturalLanguagesACL2019.为自然语言生成流畅的对抗样本.摘要.有效地构建自然语言处理(NLP)任务的对抗性攻击者是一个真正的挑战。.首先，由于句子空间是离散的。.…
摘要论文提出了生成文本对抗样本的模型TextBugger，用于生成文本对抗样本。其优势如下：1.有效，超出从前的模型。2.隐蔽，保留了正常文本的特点。3.高效，运算速度是文本长度的次线性。介绍文本对抗在应用中有着越来越重要的地，而图像对抗中的方法不能直接用于文本。
综述论文：对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法.这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。.本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。.不管怎样，这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术...
ICLR2018大会的接收论文中，8篇有关防御对抗样本的研究中，7篇已经被攻破了——在大会开幕三个月之前。来自MIT和UCBerkeley的研究者定义了一种被称为「混淆梯度」（obfuscatedgradients）的现象。
ICLR2018七篇对抗样本防御论文被新研究攻破，Goodfellow论战。研究者应用新开发的攻击技术，解决了混淆梯度问题，成功攻破其中的7个。标准攻击应用梯度下降使网络损失最大化，为给定图片在神经网络中生成对抗样本。例如，这些防御方法可以声称在失真度=0.031时，对抗样本的鲁棒性为90%…
图2：3D打印的对抗样本。第2节里列举了机器视觉中关于对抗攻击的常用术语。第3节回顾了针对图片分类任务的对抗攻击。图3：单像素攻击。第4节单独介绍了在实际生活场景中对抗攻击的…
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…
摘要：随着人工智能的蓬勃发展,深度神经网络在图像分类,自动驾驶,场景监控,医疗健康等领域都得到了广泛的应用。在深度神经网络取得巨大成功的同时,其安全性问题也越来越受人关注,当前大量研究表明神经网络易受对抗样本攻击,以图像识别为例,通过在原始图像上添加一些人眼不可识别的微小...
伟大的GAN（生成对抗网络）前言：以下所有内容是学习过程中产生的，不一定具有Ture可信度，仅供初学者学习参考，如果有不对的地方，敬请指正再批评；所有参考资料均来源于互联网和论文，文末贴出链接。摘要：主要从警察与造者的通俗例子讲解生成对抗网络的基本原理，生成器与判别…
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)。
论文阅读|GeneratingFluentAdversarialExamplesforNaturalLanguages.GeneratingFluentAdversarialExamplesforNaturalLanguagesACL2019.为自然语言生成流畅的对抗样本.摘要.有效地构建自然语言处理(NLP)任务的对抗性攻击者是一个真正的挑战。.首先，由于句子空间是离散的。.…
摘要论文提出了生成文本对抗样本的模型TextBugger，用于生成文本对抗样本。其优势如下：1.有效，超出从前的模型。2.隐蔽，保留了正常文本的特点。3.高效，运算速度是文本长度的次线性。介绍文本对抗在应用中有着越来越重要的地，而图像对抗中的方法不能直接用于文本。
综述论文：对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法.这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。.本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。.不管怎样，这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术...
ICLR2018大会的接收论文中，8篇有关防御对抗样本的研究中，7篇已经被攻破了——在大会开幕三个月之前。来自MIT和UCBerkeley的研究者定义了一种被称为「混淆梯度」（obfuscatedgradients）的现象。
ICLR2018七篇对抗样本防御论文被新研究攻破，Goodfellow论战。研究者应用新开发的攻击技术，解决了混淆梯度问题，成功攻破其中的7个。标准攻击应用梯度下降使网络损失最大化，为给定图片在神经网络中生成对抗样本。例如，这些防御方法可以声称在失真度=0.031时，对抗样本的鲁棒性为90%…
图2：3D打印的对抗样本。第2节里列举了机器视觉中关于对抗攻击的常用术语。第3节回顾了针对图片分类任务的对抗攻击。图3：单像素攻击。第4节单独介绍了在实际生活场景中对抗攻击的…
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