使用变分自编码器对图像分类进行对抗性防御

Dec, 2018

使用变分自编码器对图像分类进行对抗性防御

Adversarial Defense of Image Classification Using a Variational Auto-Encoder

Yi Luo, Henry Pfister

TL;DR使用变分自编码器的防御策略抵御深度神经网络在图片分类任务中的对抗性攻击。这个防御系统具有灵活性、可学习分解表示以及基于像素块不需要针对不同尺寸的图片进行重新训练等特性，并在中度到严重的攻击情况下，明显胜过 JPEG 压缩及其最优参数，同时仍有提升空间。

Abstract

deep neural networks are known to be vulnerable to adversarial attacks. This exposes them to potential exploits in security-sensitive applications and highlights their lack of robustness. This paper uses a

deep neural networks adversarial attacks variational auto-encoder image classification defense strategy

发现论文，激发创造

在存在噪声图像中利用条件变分自编码器进行对抗攻击检测

本研究结合统计假设检验和条件变分自动编码器技术，提出使用 CVAE 来有效检测图像分类网络中的对抗性攻击，并在 MNIST 和 CIFAR-10 数据集上证明了该方法的可行性和效果。

Nov, 2021

变分自编码器的对抗性攻击

本文提出了一种新的用于攻击自编码器（autoencoders）的方案，并设计了一个定量评估框架来评估攻击抵抗性。在三个常用数据集上，通过统计验证实验证明带有循环和注意力机制的 DRAW 模型具有更好的抵抗性，这对于自编码器在数据压缩方面的应用十分重要，并引起了更多人对于对抗攻击的关注。

Jun, 2018

使用卷积自动编码器防御对抗性攻击

基于卷积自编码器的方法提高目标分类器对抗性攻击的鲁棒性，通过生成与输入图像相似的图像来恢复模型的准确性。

Dec, 2023

PuVAE：一个变分自编码器用于净化对抗样本

本文提出了 Purifying Variational Autoencoder（PuVAE）这一方法来净化对抗样本，并在实验中展示该方法对各种攻击方法的鲁棒性展现了较高的性能，其推理时间大约比 Defense-GAN 这一当前最先进的净化模型快 130 倍。

Mar, 2019

生成模型的对抗性示例

本篇研究探索在变分自编码器（VAE）和 VAE-GAN 等深度生成模型中生成对抗性样本的方法，并提出了三种攻击方式来测试针对 MNIST、SVHN 和 CelebA 数据集训练的网络，分别利用基于分类的对手，直接利用 VAE 的损失函数生成重构图像，以及直接优化源和目标潜在表示之间的差异。

Feb, 2017

使用混合高斯变分自编码器抵抗对抗攻击

本文介绍了一种利用变分自编码器 (VAE) 来解决深度神经网络 (DNN) 易受到针对性攻击的问题的方法，其关键是将鉴别模型与生成模型相结合，在先验分布中进行选择性分类，从而提高分类的准确性。

May, 2018

针对变分自编码器的对抗性图像

研究了对自编码器的对抗攻击，提出了一种畸变输入图像的方法来产生与目标图像不同的自编码器输出，发现自编码器比分类器更抗对抗攻击，同时研究表明，对分类器的常规对抗攻击存在输入畸变和输出误导之间的直接比例关系。

Dec, 2016

用于工业网络物理系统中稳健、基于物理的网络攻击识别的变分自编码器框架

基于数据驱动的框架，结合变分自编码器 (VAE)、循环神经网络 (RNN) 和深度神经网络 (DNN)，用于检测、诊断和定位网络工业控制系统中的隐蔽攻击。通过在网络化的电力传输系统上进行仿真研究，我们评估了该方法的性能，并与传统基于模型的方法进行比较，以展示其适用性和效力。

Oct, 2023

DefenseVGAE: 通过变分图自编码器防御图数据的对抗攻击

本文提出了 DefenseVGAE 框架，利用变分图自编码器 (VGAEs) 重建图的结构来防御图神经网络 (GNNs) 在面对对抗性攻击时的鲁棒性，实验证明其在不同威胁模型下具有很强的有效性。

Jun, 2020

对抗自编码器

本文提出了 “对抗自编码器”(AAE)，它是一个概率自编码器，使用最近提出的生成对抗网络 (GAN) 通过匹配自编码器的隐藏代码向量的聚合后验分布与任意先验分布来执行变分推断。匹配聚合后验分布和先验保证从先验空间的任何部分生成都会产生有意义的样本。结果，对抗自编码器的解码器学习了一种深度生成模型，将所施加的先验映射到数据分布。我们展示了对抗自编码器如何在半监督分类，图像风格和内容分离，无监督聚类，降维和数据可视化等应用中使用。我们在 MNIST、Street View 房屋号码和 Toronto Face 数据集上进行了实验，并展示了对抗性自编码器在生成建模和半监督分类任务中取得了有竞争力的结果。

Nov, 2015