evasion attack | BriefGPT - AI 论文速递

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约束性自适应攻击：针对表格数据深度神经网络的有效对抗性攻击
我们提出了 CAPGD 和 CAA 两种新的攻击方法，证明它们在表格机器学习中的有效性和高效性，认为它们应成为任何新的防御或鲁棒性架构的最低测试标准。
PDFa month ago
基于人工神经网络行为可解释性的逃避攻击的拓扑保障
通过分析神经元的激活信息和目标深度学习模型的拓扑结构，本研究开发了一种新型的逃避攻击检测器，利用图卷积神经网络（GCN）技术来理解目标模型的拓扑结构，取得了较为理想的结果与相关文献中的类似防御方法相比。
PDF5 months ago
面向金融交易的负责任人工智能
本研究通过使用 Shapley 加性解释和文本聚类与决策树分类器的混合方法，提供了一个对基于深度神经网络的分类模型的解释以验证其可解释性，并对其提供对抗攻击的测试。
PDF2 years ago
基于混合对抗训练的鲁棒堆叠胶囊自编码器
该研究提出了一种针对 SCAE 的逃避攻击和名为 Hybrid Adversarial Training 的防御方法，该方法结合了对抗训练和对抗蒸馏以实现更好的稳健性和稳定性。实验结果表明，该防御方法的确能够提高对逃避攻击的识别能力。
PDF2 years ago
AAAI多标签分类器的回避攻击性特征化
在多标签学习系统中，我们研究了逃避攻击这个有趣但鲜为人知的研究课题，通过使用贪婪标签空间探索，我们进一步提出了一种有效的经验攻击性估计器，它具有可证明的计算效率和近似精度。实验结果验证了揭示的攻击能力因素和拟议的经验攻击性指标的有效性。
PDF4 years ago
AAAIEvaLDA: 针对隐含狄利克雷分配的高效逃避攻击
本文研究了 Latent Dirichlet Allocation（LDA）模型在推理期间是否容易受到对抗性扰动的攻击，并将其形式化为一个 NP 难问题。我们提出了一种新颖高效的算法 EvaLDA 来解决这个问题，并通过广泛的实证评估展示了
PDF4 years ago
一个基于盲水印的框架来保护 DNN 知识产权：如何证明你的模型属于你
本研究提出了一种基于盲水印的知识产权保护（IPP）框架，通过将特定标签赋予普通样本并将其与独占标志组合生成水印来保护深度神经网络模型的知识产权，并成功验证了其安全性、可行性和鲁棒性，与创建者身份建立了明确的联系，有效应对了逃避攻击和恶意主张
PDF5 years ago