May, 2021

深度神经网络模型的对抗样本检测：回顾与实验比较

PDF
TL;DR本文主要研究了针对神经网络分类器的测试时间攻击检测方法，并在不同数据集和场景下提供了八种最先进的检测器的实验结果，为此研究方向提供了挑战和未来的展望。
deep learningadversarial examples detectionneural network classifierstest-time evasion attackscomputer vision
发现论文，激发创造
  • 深度学习中的对抗性示例：攻击与防御

    本文研究深度学习中的对抗样本问题，总结了生成对抗样本的方法，提出了对抗样本的应用分类，并探讨了对抗样本的攻击和防御策略以及面临的挑战和潜在解决方案。

    Dec, 2017

  • 图像分类中的对抗机器学习：从防御者的视角进行调查

    这篇论文探讨了深度学习在图像分类中的安全问题，介绍了针对对抗攻击和对抗防御的新分类方法，提供了研究者需要考虑的相关指导，并讨论了未来研究的方向。

    Sep, 2020

  • 对抗攻击与防御：一项调查

    文章讨论了不同类型的威胁模型下的敌对攻击，以及近期对抗这些攻击的有效方法和挑战，以提高深度学习算法的鲁棒性。

    Sep, 2018

  • 深度神经网络的图像边界上的不可察觉对抗攻击

    通过系统性攻击图像边界提出的一种不可察觉的对抗性攻击方法，有效攻击了六个 CNN 模型和 Vision Transformers，仅使用图像边界的 32% 作为输入，成功率达到 95.2%，峰值信噪比为 41.37 dB，借此可以更深入地理解对抗性样本，并给出了构造对抗性样本的不同视角。

    Aug, 2023

  • 深度学习医学图像分析系统的对抗性攻击研究

    医学深度学习系统可以被巧妙地构造对抗性例子攻击破坏，难以在实际临床设置中应用，本文发现医学深度学习模型对于对抗攻击比对自然图像模型更脆弱，但医学对抗攻击可以通过简单的检测器容易检测出来，这些发现可作为更可解释和安全的医学深度学习系统设计的依据。

    Jul, 2019

  • 网络入侵检测系统对抗性躲避攻击与防御的可行性评估

    该文章回顾了许多现有的针对机器学习模型的对抗攻击，突出了一些尚未解决的挑战，一些特定领域的约束可能会增加制作对抗样本的难度，也强调了如何将这些理论应用到实践的挑战。

    Mar, 2023

  • 使用对抗样本欺骗端对端深度学习恶意软件检测器

    文章介绍了一种针对离散输入数据生成对抗性样本的新型损失函数，该方法被应用于卷积神经网络用于恶意软件检测中，可以成功地将生成的有效载荷插入二进制文件中，使其被检测为良性，并保留原始功能。

    Feb, 2018

  • 计算机视觉中深度学习对抗攻击威胁综述

    本文综述了计算机视觉领域深度学习中的对抗攻击及其防御方法，包括攻击的设计、存在性和实际应用的评估，旨在提供更全面的研究方向展望及其实际意义。

    Jan, 2018

  • 基于语义矛盾检测对抗样本：你看到的不是网络看到的

    本研究提出了一种基于 ContraNet 框架和 metric learning 的新型 adversarial examples 检测方法，具有识别能力强、鲁棒性高和易于与其他防御技术相结合等优点。

    Jan, 2022

  • 现代机器学习中的对抗样本：一次回顾

    本文对机器学习模型在视觉领域中面临的对抗性攻击和防御方法进行了广泛探讨，并讨论了不同攻击和防御方法的优点和缺点。旨在提供广泛的领域覆盖和机械进攻和防御机制的直观理解。

    Nov, 2019