深度学习安全
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对抗样本的生成方法:从FGSM到更复杂的对抗攻击
对抗样本,是指那些对人类来说看起来微不足道,但能轻易欺骗机器学习模型的输入样本。它们的存在,严重威胁着深度学习模型在安全敏感领域的应用。本文将深入探讨对抗样本的生成方法,从最简单的FGSM到更复杂的攻击策略,并分析其背后的原理和局限性。 ...
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深入理解对抗性攻击:从原理到防御策略
深入理解对抗性攻击:从原理到防御策略 近年来,随着深度学习技术的飞速发展,其在图像识别、自然语言处理等领域的应用也越来越广泛。然而,深度学习模型的脆弱性也逐渐暴露出来,对抗性攻击就是其中一个重要的安全威胁。对抗性攻击是指通过对输入数据...