imagenet classifier | BriefGPT

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深度神经网络自动复制 / 粘贴攻击的诊断
介绍了一种名为 SNAFUE 的自动化方法，可用于识别神经网络的弱点，以找到‘复制 / 粘贴’攻击，利用这种方法可以生成对抗性数据。
PDF2 years ago
黑盒分类器的信息论视觉解释
该研究从信息熵角度试图解释任意黑匣子分类器的预测结果，比现有方法提高了量化评价的正确性，通过提供两个信息熵评估指标（信息增益图和逐点互信息图）来分别提供类别无关和类别特定的结果。作者还对 ImageNet 分类器进行了详细分析，并提供了在线
PDF4 years ago
ICML具有查询次数和信息限制的黑盒对抗攻击
本文通过定义三种现实世界分类系统的威胁模型（查询限制，部分信息和仅标签），并开发了新的攻击方法，成功的攻击了一个 ImageNet 分类器，并成功的突破了 Google Cloud Vision API 的限制来进行有针对性的黑盒攻击。
PDF6 years ago
对抗变换网络：学习生成对抗性样本
本文提出了一种名为对抗变换网络（ATN）的新方法，其快速执行并提供出色的输出多样性，并在多个分类器上分析了其有效性。该方法旨在通过对简陋的模拟数据进行自我监督训练，生成最小化修改分类器输出的对抗性示例，同时限制新分类器以匹配对抗性目标类别。
PDF7 years ago