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targeted misclassification attacks
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COPYCAT:基于可视化恶意软件检测的实用对抗性攻击
针对计算机病毒检测中的人工智能模型不稳定的问题,我们设计了一种新的方法 COPYCAT,通过注入样本或填充对抗性样本得以维持输入的可执行性和功能性,成功实现了针对性和非针对性的攻击,其误分类率高达 98.9% 和 96.5%。同时,该方法生
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5 years ago
防御蒸馏不具备对抗性示例的稳健性
防御性蒸馏并不安全,在面对有针对性的错误分类攻击时,其并没有比未经保护的神经网络更具抵抗力。
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8 years ago
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