戳我，查看GAN的系列专辑~！本文汇总了ECCV 2020上部分对抗相关论文，后续公众号会随缘...
原创
2021-07-18 16:53:18
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参考博客有pytorch的实现，开箱即食：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91269728原理的说明更容易理解，而且覆盖的对抗训练方法更多更广更新：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103593948本博客主要是基于自己的理解过程，结合一下上面的两篇大佬的博客。关于对抗 对抗样本可以用来攻击和防御，对抗训练属于对抗样本用于防御的一种方式。
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2024-01-15 20:11:58
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1.对抗样本所谓对抗样本就是指：在原始样本添加一些
原创
2022-07-18 21:35:36
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前两天看到一个朋友发的招人贴，兴趣之余点进去看了一下，看到的第一个岗位是资深信息安全工程师/高级专家（人机识别），顿时引起了我的注意。 简要描述一下： 岗位职责：1、负责机器人流量识别与数据分析 2、负责人机识别系统技术设计与实现 岗位定级：P6-P8 工作地点：上海/杭州/北京 印象中多次看到过他招人的帖子，但似乎是第一次有关人机识别或人机对抗的，
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2023-08-24 11:26:08
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目前市场上唯一向远近端提供噪声抑制的解决方案
CVC5.0(CSR公司最近宣布推出的第五代清晰语音捕捉技术)是目前市场上唯一向远端和近端同时提供先进音频增强和噪声抑制的解决方案，它还可提供丢包和误码隐藏技术，以进一步改善蓝牙耳机的用户使用体验。CVC5.0现已上市，并已做进CSR公司最新的BlueCore ROM 单声道耳机解
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2014-05-22 17:12:06
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在计算机视觉中，CNN的有监督学习广受青睐，也得到了大量的应用。但是CNN的无监督学习受关注较少。DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS(DCGAN)，可以将有监督和无监督学习连接到一起。它分为生成器G（有监督）和判别器D（无监督）的CNN网络连接到一起（文章中的生成器简写为G，判别器简写为D）
文章目录论文概述ideamethod详细内容摘要1.介绍2 对抗深度学习和可迁移性2.1 对抗深度学习问题2.2 对抗样本生成的方法2.3 评估方法3. 非定向对抗样本3.1 基于优化3.2 基于FGSM4. 定向对抗样本5.集成的方法6.几何特征 论文概述发表于ICLR2017，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.02770——深入研究可迁移的对抗样本和黑盒攻击id
引言 在之前的文章中，我们介绍了对抗样本和对抗攻击的方法。在该系列文章中，我们介绍一种对抗样本防御的策略--对抗样本检测，可以通过检测对抗样本来强化DNN模型。本篇文章论述其中一种方法：feature squeezing，特征压缩通过将原始空间中许多不同特征向量对应的样本合并成一个样本，减少了对手可 ...
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2021-08-13 16:01:00
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导语：“未知攻，焉知防”，攻防对抗本身是一个持续的过程，在具体的对抗中，对对手了解越多就会占据主导地位。 前言红蓝对抗的思想最早可追溯到我国现存最早的一部兵书《孙子兵法》，在孙子·谋攻篇有这么一句话：“知彼知己，百战不殆；”，意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻，打多少次仗都不会失败。在信息安全领域目前大家都有一个共识：“未知攻，焉知防”，攻防对抗本身是一个持续的过程，在具体的对抗中，对
域对抗网络Domain adversarial neural network及其应用相关论文论文介绍1.Domain-Adversarial Training of Neural Networks， JMLR,20162. Developing Personalized Models of Blood Pressure Estimation from Wearable Sensors Data
tensorflow 自带物体检测模型api使用概述环境model下载以及依赖项的安装编译为model的文件添加环境变量跑demo参考 不知道从什么时候开始，tensorflow自带的已训练好的模型从库里被单独分出来，即自成一个单独的 库 概述集model库，该库包括很多已经训练好的网络模型，可以直接用. 本文主要告诉大家以下内容:手把手教你搭建使用Object Detection API所需
本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)， 在给它展示许多名流的照片之后，产生新的名人。这里的大部分代码都来自 pytorch/examples 的实现， 本文档将详细解释实现，并阐明该模型是如何工作的和为什么工作的。但别担心，不需要事先知道GANs， 但它可能需要第一次花一些时间来推理在表象的下面真
①目前，针对对抗样本出现的原因主要有三种观点：流形中的低概率区域解释；线性解释；此外，还有一种观点认为线性解释存在局限性，即当前的猜想都不能令人信服。 ②对抗样本的几种典型生成方式：F-BFGS法、FGS法、迭代法、迭代最小可能类法及其他方法。③对抗样本具有迁移性是对抗样本攻击的原因，该属性意味着攻击者可以不用直接接触基础模型，而选择攻击一个机器学习模型使样本被错误分类。④针
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2023-10-31 12:05:45
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APT（高级持续性威胁）攻击是指近年来,专业甚至是有组织和国家背景支持的黑客,针对重要目标和系统发起的一种攻击手段，主要特征有1）持续性：攻击者为了重要的目标长时间持续攻击直到攻破为止。攻击成功用上一年到三年，攻击成功后持续潜伏五年到十年的案例都有。 这种持续性攻击下，让攻击完全处于动态发展之中，而当前我们的防护体系都是强调静态对抗能力很少有防护者有动态对抗能力，因此防护者或许能挡住一时的攻 击，
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2014-05-28 17:38:00
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中国政府近期对奥迪、克莱斯勒、奔驰、微软、高通等多家国际知名企业进行反垄断调查，特别是7月29日、8月6日连续两次突击检查微软，包括微软多地分公司和外包公司，一时引来外界众多联想。 抛开是非对错，反垄断本身是一种强势行为，是对等条件下的一种对抗。 反垄断，是维系市场健康发展的必须手段，也是企业从乡村走向世界的必修课。被
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2014-08-07 18:07:24
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# Python对抗网络的科普
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型。GAN通过同时训练两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——使它们在一个博弈的过程中相互提升性能。生成器的目标是生成尽可能真实的数据，而判别器的目标是准确区分真实数据
对前几天的对抗损失总结一下，转载请注明出处，如有不对的地方，欢迎前来指出，一起探讨。1.对抗损失的目的与作用 对抗损失的使用主要是为了减少标注数据，在真实的业务中，对于数据的标注是一件非常头疼的事，为了使用1000条标注能够达到2000条标注数据的所能达到效果（打个比方），模拟真实世界中各种噪声的情况，让模型更加鲁棒，更好用，准确率更高，在图像处理中经常使用引入噪声来增加
# 对抗机器学习
在当今信息技术高速发展的时代，机器学习技术得到了广泛的应用。然而，随着机器学习技术的不断普及和深入应用，对抗机器学习（Adversarial Machine Learning）逐渐成为一个备受关注的研究领域。对抗机器学习旨在研究如何通过对抗性攻击来干扰和破坏机器学习系统的正常运行，从而导致系统出现错误的结果。在本文中，我们将介绍对抗机器学习的基本概念，并通过一个简单的代码示例来
如果你正在阅读这篇文章，希望你能体会到一些机器学习模型是多么的有效。研究不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。 然而，设计和训练模型的一个经常被忽视的方面是安全性和健壮性，特别是在面对希望欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型的安全漏洞的认识，并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。 您可能会惊讶地发现，在图像中添加不可察觉的扰动会导致截然不同的模型性能。 鉴于这是一个教程，我们将通过一个图
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2023-11-19 16:28:19
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原理生成式对抗网络是一种无监督的生成式模型（Generative Adversarial Nets,GAN）GAN 中主要包括两个核心网络：1）生成器：通过学习，生成可以以假乱真的样本G2）判别器：对真实样本和生成的假样本进行判别D两个生成器进行博弈，相互进步，能力逐渐提高并收敛Gan的训练过程比较困难，需要注意很多细节，才可以生成高质量的图片：1）恰当使用BN，LeakyRelu2）使用stri
