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defensive mechanism
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SEEP: 培训动力为减轻后门污染攻击而进行潜在表示搜索
通过利用训练动态识别有毒样本并进行标签传播以提高召回率,我们提出了一种新颖的防御机制,有效降低了多种后门攻击的成功率,并保持了对干净测试集高准确度的分类。
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2 months ago
DeepCloak: 遮挡深度神经网络模型以增强对抗性样本的鲁棒性
本研究提出一种名为 DeepCloak 的防御性机制,通过识别和删除深度神经网络模型中多余的特征,限制攻击者生成对抗样本所需使用的维度,增强模型的抗干扰性能。实验结果表明,DeepCloak 能够提高最先进的深度神经网络模型对抗样本的性能。
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7 years ago
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