本研究介绍了新型攻击算法，证明了防御蒸馏并不能显著提升神经网络的强度，提供了高置信度的对抗性样本用于简单的可迁移性测试，该测试可以用于破解防御蒸馏。

Aug, 2016

该项目研究深度神经网络中的对抗攻击并探讨防御性蒸馏的方法，提出通过引入辅助网络来改善蒸馏模型的鲁棒性，并通过实验证明该方法的有效性及其对模型准确性的影响。

May, 2023

本研究探讨机器学习在面对对抗性示例时的弱点以及通过重新审视防御蒸馏来应对其挑战，旨在提高模型训练技术的重要性。

May, 2017

防御性蒸馏并不安全，在面对有针对性的错误分类攻击时，其并没有比未经保护的神经网络更具抵抗力。

Jul, 2016

本文提出了一种结合了防御蒸馏机制和去噪自动编码器（DAE）的新方法，旨在通过识别和重构有毒的对抗性输入来降低蒸馏模型对毒性攻击的敏感性从而防御深度神经网络 (DNNs) 的对抗性攻击。实验结果表明，该方法成功地识别和重构了有毒的输入，同时也增强了 DNN 的韧性，为各种数据暴露风险问题所困扰的应用提供了强大和稳健的防御机制。

Mar, 2023

本文提出了一种基于实践观察的新的防御方法，旨在强化深度神经网络的结构，提高其预测稳定性，从而更难受到针对性攻击，并在多种攻击实验中证明了该方法的有效性，相比其他防御方法具有更好的表现，而且在训练过程中的开销几乎可以忽略不计。

Jul, 2017

本文研究表明防御蒸馏成功地缓解了针对基于 Jacobian 的迭代攻击的防御机制所评估的对抗样本问题，同时也对那些使用快速梯度符号方法的对抗样本进行了有效的防御。

Jul, 2016

本文研究知识蒸馏过程中，如何将教师神经网络的鲁棒性传递给学生神经网络，并提出一种称为 Adversarially Robust Distillation (ARD) 的方法。实验证明，采用 ARD 的学生模型在鲁棒性上的表现明显优于采用相同结构的敌对训练网络，并在标准鲁棒性基准测试中超越了当前最先进的方法。

May, 2019

本文介绍一种通过 JPEG 压缩技术的特征蒸馏方法来防御深度神经网络的对抗攻击，能够有效修正对抗样本，同时不影响正常图像分类准确性。实验结果表明，此方法在准确性、可用性和处理速度方面均有所提升。

Mar, 2018

这篇学术论文深入探讨了针对图像分类任务中使用的深度神经网络（DNN）的对抗性攻击，并调查了旨在增强机器学习模型鲁棒性的防御机制。研究聚焦于理解两种主要攻击方法的影响：快速梯度符号法（FGSM）和 Carlini-Wagner（CW）方法。该文献提出防御蒸馏作为一种抵御 FGSM 和 CW 攻击的防御机制，并使用 CIFAR-10 数据集对其进行评估。虽然该提出的防御技术在抵御 FGSM 等攻击方面表现出有效性，但依然易受到更复杂的技术，如 CW 攻击的影响。通过严格的实验和分析，该研究为对 DNNs 的对抗性攻击的动态以及防御策略的有效性提供了深入见解。

Apr, 2024