adversarial defense methods | BriefGPT

关键词adversarial defense methods

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因果感知启示的信任图像质量评估的表示学习
通过因果感知启发的表示学习建立一个可信赖的图像质量评估 (CPRL) 模型，同时提出了一种用于 IQA 模型的得分反射攻击方法。实验结果表明，提出的 CPRL 方法优于许多最先进的对抗防御方法，并提供明确的模型解释。
PDF2 months ago
针对目标转移场景下的视觉 - 语言模型生成高效对抗样本的扩散模型
传统的迁移攻击成本高，噪音明显且对防御方法难以有效回避。本文通过生成自然、非受限的对抗样本，提出了 AdvDiffVLM 方法，利用扩散模型和自适应集成梯度估计改善了传统方法的缺陷，并通过 GradCAM-guided Mask 方法提高了
PDF3 months ago
CVPR稳健过拟合问题的重要性：FGSM 测试时的敌对净化
我们提出了一种基于深度神经网络的测试时间像素级对抗净化（TPAP）方法，通过对训练和测试数据集上的快速梯度符号方法（FGSM）进行对抗净化，以提高 DNN 对各种未知对抗攻击的防御能力，实验证实我们的方法可以显著改善 DNN 的整体鲁棒泛化
PDF4 months ago
抵御文本对抗攻击的快速对抗训练
通过在嵌入空间进行单步扰动生成和扰动初始化的研究，我们提出了一种快速对抗训练（FAT）方法，以改善模型在无同义词感知情况下的鲁棒性，实验证明 FAT 显著提高了 BERT 模型在各种攻击下的鲁棒性。
PDF5 months ago
通过对抗性噪声传播训练强大的深度神经网络
本篇论文提出了一种名为 Adversarial Noise Propagation 的训练算法，将噪声注入隐藏层以提高深度模型的鲁棒性，并证明不同的隐藏层对模型鲁棒性和整洁的准确性有不同的贡献。该算法可有效地与其他对抗性训练方法相结合，进一
PDF5 years ago
保护机器学习模型免受对抗样本的安全隐患
本文研究机器学习中的安全和隐私领域，重点探究性会员推断攻击是否会受到对抗性的防御方法的影响，并通过实验验证证明对抗性的防御方法可以增加目标模型的风险。
PDF5 years ago