该论文中提到发现了一种「混淆梯度」（obfuscatedgradient）现象，它给对抗样本的防御带来虚假的安全感。.尽管基于混淆梯度的防御看起来击败了基于优化的攻击，但是作者发现依赖于此的防御并非万无一失。.对于发现的三种混淆梯度，论文中描述展示这一...
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一…
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...
本文对3篇神经网络安全相关论文进行介绍。.近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下。.本文选取了ICCV2019的3篇论文，从目标分类对抗攻击、语义攻击、对抗样本迁移...
本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一起来看看读过这些论文的推荐人的推荐理由与个人评价吧！.本期推荐人：孙裕道，北京邮电大学网络空间安全学院在读博士生，主要研究方向为GAN图像生成和人脸，情绪对抗样本生成。.#AdversarialAttack...
1.深度学习中的“对抗样本”.深度学习是当前最热的一个研究方向，在很多领域都表现出非常好的效果，比如图像识别、自然语言处理，自动驾驶，人机交互等。.但是，当前很多研究研究表明，通过向深度学习系统中输入精心构造的数据，很容易达到攻击的...
目录攻击防御物理攻击1.TowardsLargeyetImperceptibleAdversarialImagePerturbationswithPerceptualColorDistancecode链接《朝向具有感知色差的大但不易察觉的对抗图像扰动》一般，用对抗效果和不可感知性来评估图像扰动的效果。其中，对于...
对抗样例的主要主要思想就是在神经网络的输入端加入一个不以觉察的小扰动，但是在经过神经网络预测后造成误判。这样的样本叫做adversarialexample（对抗样本）。以下主要针对对抗样例的一些paper进行解读：第一篇对抗样例文章：ChristianSzegedy等人在2014年发表一篇文章，Intriguingpropertiesofneural...
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...
下面是我自己总结的一些论文列表对抗攻击通用攻击，不针对特定任务：AugmentedLagrangianAdversarialAttacks白盒攻击，基于拉格朗日原理可以生成更小的扰动FeatureImportance-AwareTransferableAdversarialAttacksAdobe的论文。基于迁移性的黑盒