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对抗样本的基本原理
对抗样本是机器学习模型的一个有趣现象,攻击者通过在源数据上增加人类难以通过感官辨识到的细微改变,但是却可以让机器学习模型接受并做出错误的分类决定。
兜哥带你学安全
06月01日 17:20
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谷歌新论文发现:对抗样本也会骗人
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AI研习社-译站
06月26日 14:51
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清华大学团队包揽三项冠军,NIPS 2017对抗样本攻防竞赛总结
对抗性样本攻防各类方法盘点
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04月30日 15:46
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意义重大
camel
02月25日 22:48
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视频解读 | 对抗攻击:骗过神经网络,改变一个像素就够了
碰到人为伪造图片时,神经网络基本识别无能
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01月29日 11:10
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清华大学廖方舟:产生和防御对抗样本的新方法 | 分享总结
对抗样本的攻和防
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01月30日 10:54
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UC 伯克利的实物对抗性样本研究:稳定骗过 YOLO 和 Faster R-CNN
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s5248
01月10日 18:42
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如何用 Caffe 生成对抗样本?这篇文章告诉你一个更高效的算法
一文详解如何用 Fast Gradient Sign 方法在 Caffe 中生成对抗样本。
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07月07日 15:41
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OpenAI最新研究:“对抗样本”能轻易黑掉AI系统,如何抵御?
OpenAI发表最新研究,论述了AI安全领域的一大隐忧:“对抗样本”,它可以轻易地让机器学习系统产生误判,这会对AI的应用实践产生影响。
亚萌
02月17日 19:43
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