用于检测对抗性攻击的系统和方法.pdf

一种用于检测和防御SDN环境中DDoS攻击的对抗性DBN-LSTM方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116055088 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211379041.7 (22)申请日 2022.11.04 (71)申请人南京优速网络科技有限公司地址

2023-05-12 约1.52万字 13页立即下载

自监督对抗性检测.pptx 数智创新变革未来自监督对抗性检测 自监督学习概述 对抗性攻击与检测简介自监督对抗性检测原理检测模型的设计与训练实验设置与数据集介绍检测结果分析与对比技术局限性与挑战总结与未来工作展望目录自监督学习概述自监督对抗性检测 自监督学习概述自监督学习的定义和原理1.自监督学习是一种利用无标签数据进行模型预训练的方法。2.通过设计合适的代理任务，自监督学习可以从无标签数据中学习到有用的特征表示。3.自监督学习的原理是利用数据自身的结构和规律作为监督信号，来指导模型的训练。自监督学习是一种利用无标签数据进行模型预训练的方法。在传统的监督学习中，我们需要大量的有标签数据来训练模型，但是这在很多

2024-01-23 约6.12千字 31页立即下载

AI训练中的对抗性攻击与防御.pdf AI训练中的对抗性攻击与防御引言：人工智能（AI）在各个领域取得了显著的进展，但同时也引发了许多安全和隐私问题。其中一项重要的安全问题是对抗性攻击，即通过有意地干扰AI模型的输入数据来误导其输出结果。为了确保AI系统的稳健性和可靠性，研究人员们不断探索对抗性攻击以及相应的防御方法。一、对抗性攻击的类型 1.扰动攻击：扰动攻击是最常见的对抗性攻击方式之一。攻击者在输入数据中添加微小的、人眼难以察觉的扰动，从而使AI模型的输出产生误判。 2.对抗样本攻击：对抗样本攻击通过修改原始数据来生成能够欺骗AI系统的新样本。这些对抗样本被设计成仅在输入经过微小改变后就能误导AI模型。 3.欺

2025-02-19 约2.67千字 4页立即下载

一种基于算法对抗性攻击的图像识别攻击方法.docx PAGE 1- 一种基于算法对抗性攻击的图像识别攻击方法 一、引言随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，图像识别领域取得了显著的成就。计算机视觉技术广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等领域，极大地提高了人类社会的生产效率和生活质量。然而，与此同时，图像识别系统的安全性和可靠性问题也日益凸显。近年来，研究者们发现，图像识别系统容易受到对抗性攻击的影响，这种攻击可以以极小的改动对图像进行篡改，导致模型输出错误，从而对实际应用造成严重威胁。根据斯坦福大学的研究报告，超过99%的深度学习模型都存在对抗性攻击的漏洞。例如，在自动驾驶系统中，攻击者可能通过在路标或行人图像上添加微小的噪声或污点，使

2025-01-22 约3.08千字 6页立即下载

适用于IMU数据的对抗性域适应人体行为识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116467657 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310336403.2 G06N 3/096 (2023.01) (22)申请日 2023.03.

2023-07-17 约1.77万字 15页立即下载

面向跨语言描述的对抗性数据增强方法、系统及存储介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819091 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110198513.8 G06F 40/289 (2020.01)

2023-06-03 约1.19万字 12页立即下载

对抗性样本检测技术发展综述.docx PAGE 1- 对抗性样本检测技术发展综述一、对抗性样本检测技术概述 对抗性样本检测技术是随着深度学习在各个领域的广泛应用而兴起的一个重要研究方向。在深度学习模型中，对抗性样本指的是经过精心构造，旨在欺骗模型并导致其错误分类的输入数据。这些样本通常通过在原始数据上添加微小的扰动来生成，但正是这些微小的变化使得模型难以察觉，从而影响了模型的鲁棒性和可靠性。据统计，在许多实际应用中，对抗性样本的成功率高达99%，这表明对抗性攻击对深度学习模型构成了严重的威胁。 对抗性样本检测技术的研究旨在识别和防御这些攻击，其主要目标是通过检测输入数据中的异常特征来识别潜在的对抗性样本。检测方法可以基于统计特性

2025-01-21 约4.05千字 7页立即下载

AI训练中的对抗性训练提高模型鲁棒性的方法.pdf AI训练中的对抗性训练训练中的对抗性训练提高模型鲁棒性的方法近年来，人工智能（近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展引起了广泛的关注和应用。然而，由于AI模型往往对未见过的样本数据表现不佳，缺乏鲁棒性成为了AI应用面临的一个重要问题。为了提高模型的鲁棒性，对抗性训练成为了当前研究的热点之一。本文将介绍AI训练中的对抗性训练方法及其应用。一、对抗性训练概述 对抗性训练（AdversarialTraining）是一种通过引入对抗样本训练 AI模型的方法。对抗样本是一种经过故意扰动的样本，它们在人眼看来与原始样本几乎没有区别，但能够迷惑AI模型的判断。通过将对抗样本加入训练数据中，

2025-02-20 约1.45千字 3页立即下载

面向图像分类的对抗性防御方法研究.pdf 摘要深度神经网络作为机器学习领域的关键技术之一，因其出色的性能在图像分类、自动驾驶和自然语言处理等领域中得到广泛应用。然而，研究发现，深度神经网络极易受到对抗样本攻击，对抗样本是在干净样本中添加微弱的、难以察觉的扰动产生的，人眼可以轻松辨别其真实类别，深度神经网络却会在对抗样本攻击下以高置信度输出错误的预测结果，从而导致系统误判。为了防御对抗样本攻击，各种防御技术陆续被提出，但现有的对抗性防御技术存在鲁棒性不足，检测能力有限等问题，针对于此，本文提出了两种不同的对抗性防御算法，主要创新

2024-12-25 约12.26万字 75页立即下载

对抗性扰动下的后门防御方法-赵怡清.pdf BeijingForestStudio ThenameoftheDepartment 北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心部门名称 对抗性扰动下的后门防御方法硕士研究生赵怡清 2024年01月14日问题回溯 •相关内容 –后门攻击检测/防御 •2023.10.29李嘉玮：《深度学习后门攻击检测中的功守道》 •2023.06.26sabazaib：《DeepLearningBackdoorAttacksDetection》 •2023.04.09杨得山：《联邦学习的后门防御方法》 •2021.08.22尹培宇：《机器学习模型后门攻击检测》 –后门攻击 •2023.03.19吴肖龙：《基于

2025-04-13 约1.84万字 41页立即下载

2025-05-25 约4.74万字 78页立即下载

对抗性说辞整理.docx 万科金域缇香对抗性说辞项目区位对比万科说辞:万科金域缇香地处新都老城区南侧得毗河片区,临蓉都大道和万科双水岸项目,距离市中心天府广场距离约25公里,距离三环路约10公里。 对抗性说辞: 第一:万科金域缇香距离市中心约2５公里,保利公园198距成都市中心仅约1５公里,两者进行对比,我们项目与市中心得直线距离大大缩短,为您得日常生活和工作节约了出行成本,生活品质大大提升; 第二:保利公园198位于成都北三环外蜀龙大道,蜀龙路四期已直通三环,蜀龙路五期(建设路北延线)将会直接通到建设路片区,采用6车道全程无红绿灯得设置,真正实现与建设路片区得无缝对接。项目交通万科说辞:650路、６65路、８

2025-05-20 约3.34千字 7页立即下载

自监督对抗性迁移.pptx 数智创新变革未来自监督对抗性迁移自监督学习简介 对抗性迁移概述自监督对抗性迁移原理算法模型与流程实验设计与数据集实验结果与对比安全性与隐私保护结论与未来工作目录自监督学习简介自监督对抗性迁移自监督学习简介1.自监督学习是一种利用无标签数据进行训练的方法。2.通过自己生成标签，从数据本身挖掘有用的信息。3.自监督学习可以看作是监督学习和无监督学习的结合。自监督学习的原理1.自监督学习利用数据本身的结构和特征来生成标签。2.通过预测数据的某些属性或特征，学习数据的内在规律和表示。3.自监督学习的目标是学习到好的数据表示，从而提高下游任务的性能。自监督学习的定义自监督学习简介自监

2024-01-23 约5.77千字 34页立即下载

抗去除的对抗性可见水印研究.docx 抗去除的对抗性可见水印研究一、引言随着数字媒体技术的快速发展，数字图像的版权保护问题日益突出。水印技术作为一种有效的图像版权保护手段，得到了广泛的应用。然而，传统的水印技术容易受到各种攻击，如剪切、旋转、缩放等操作，使得水印的稳定性和鲁棒性受到了挑战。因此，抗去除的对抗性可见水印技术的研究具有重要的现实意义。本文将针对抗去除的对抗性可见水印技术进行深入研究，并提出一种新的水印算法。二、相关工作近年来，随着深度学习和机器学习等技术的发展，水印技术得到了长足的发展。传统的水印技术主要基于图像处理技术，如离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）等。然而，这些技术容易受到各种攻击的影响。

2025-02-16 约4.03千字 8页立即下载

the robustness of semantic segmentation models to adversarial attackscvpr18语义分割模型对抗性攻击鲁棒性.pdf OntheRobustnessofSemanticSegmentationModelstoAdversarialAttacks AnuragArnab1OndrejMiksik1,2PhilipH.S.Torr1 1UniversityofOxford2EmotechLabs {anurag.arnab,ondrej.miksik,philip.torr}@eng.ox.ac.uk ThisraisesdoubtsaboutDNNsbeingusedinsafety-critical applicationssuchasdriverlessvehicles[36]ormedicaldi- De

2024-10-13 约9.31万字 23页立即下载