Feb, 2019

Spiking 和深度神经网络的安全漏洞比较研究

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TL;DR研究 Spiking Neural Networks（SNNs）和 Deep Neural Networks（DNNs）在对抗噪声方面的安全漏洞，并提出了一种新的黑盒攻击方法，考察了 SNNs 和 DNNs 之间在对抗性样本方面的差异，从而为研究 SNNs 的稳健性开辟了新的研究方向。
发现论文，激发创造
  • 脉冲神经网络对抗鲁棒性的综合分析

    通过对比常规 VGG-9 人工神经网络和等效的 Spiking Neural Network 之间在白盒和黑盒情况下对不同类型单步和多步 FGSM（快速梯度符号法）攻击的准确度降低，证明 SNN 对黑盒攻击更具有韧性。 此外，研究发现 SNN 的鲁棒性很大程度上取决于相应的训练机制。 最后，提出了一个简单而有效的框架，用于从 SNN 中制造对抗性攻击。

    May, 2019

  • 关于脉冲神经网络对抗样本的可传递性和安全性保障

    本文研究了 SNN 的对抗鲁棒性，提出了一种新的白盒攻击方法 Auto SAGA，对 SNN 以及 CNN/ViT 模型均有很高的成功率。实验涵盖三个数据集和 19 种不同的分类器模型。

    Sep, 2022

  • 针对对抗扰动的强健脉冲神经网络研究

    本文提出了新的 SNN 训练方法 S-IBP 和 S-CROWN，并在不同数据集和模型结构中证明了其有效性，最大攻击错误率下降 37.7％，原始准确率下降 3.7％，这是关于 SNN 训练的首次分析。

    Apr, 2022

  • 基于功耗的尖峰神经网络故障注入攻击分析

    该研究探讨使用全局故障注入攻击和外部电源以及激光光束的影响来破坏普通模拟神经元上孢发挥关键作用的参数。在针对数字分类任务时，最坏情况下可能导致分类准确性降低 85.65%，并提出了相应的防御策略和检测系统。

    Apr, 2022

  • 使用精心设计的输入噪声训练深度脉冲神经网络，发挥其固有鲁棒性的潜力（HIRE-SNN）

    本文研究低延迟深度脉冲神经网络克服对抗攻击的训练算法，通过在输入层引入精心设计的噪声，已有的模型仅需进行微调即可达到防御攻击的效果，同时在分类性能、时延和计算能耗方面表现出色。

    Oct, 2021

  • 脉冲深度残差网络

    提出了一种有效的方法，将 ResNet 转换为名为 S-ResNet 的脉冲神经元网络，该方法采用转换模型和补偿机制来降低离散化引起的误差，并在 CIFAR-10，CIFAR-100 和 ImageNet 2012 数据集上实现了比现有 SNN 途径更好的性能，这是第一次在大规模数据集上构建超过 40 层深度的 SNN，并获得与 ANNs 相当的性能。

    Apr, 2018

  • 基于安全性考虑的近似尖峰神经网络

    本文分析了不同结构参数和逼近级别下，近似 SNN 在两种梯度和两种神经攻击下的稳健性，并提出了两种新颖的防御方法，即精度缩放和逼近量化感知滤波（AQF），证明了 AQF 和精度缩放显著提高了 AxSNNs 的稳健性。

    Jan, 2023

  • 深度脉冲神经网络的固有对抗鲁棒性：离散输入编码和非线性激活的影响

    本文介绍了潜在的对抗攻击抗干扰能力强的脉冲神经网络（SNN），以及研究表明使用 Poisson 编码器的输入离散化和 Leaky-Integrate-Fire (LIF) 神经元的泄漏率增加可提高其在 CIFAR 数据集上的对抗准确性。

    Mar, 2020

  • 通过转化实现对抗性鲁棒性的尖峰神经网络

    我们提出了一种通过 ANN-to-SNN 转换算法实现对深度 SNN 的鲁棒性训练的方法，该方法在后转换的鲁棒微调阶段，通过对 SNN 的层内发射阈值和突触连接权重进行敌对优化，以保持从预训练 ANN 传递的鲁棒性增益，实现了扩展性的鲁棒 SNN 训练方法。在考虑 SNN 的脉冲操作动力学的多个自适应敌对设置的实验评估中，我们的方法展示了一种具有低延迟的可扩展高鲁棒性深度 SNN 的最新解决方案。

    Nov, 2023

  • 提高 SNNs 中稀疏梯度的对抗鲁棒性

    通过梯度稀疏化正则化提高脉冲神经网络 (SNNs) 的鲁棒性，将梯度稀疏性与对抗性扰动之间的差距最小化，改善 SNNs 的整体鲁棒性。

    May, 2024