对抗样本相关论文
近年来,随着5G、大数据和云计算等新兴服务的快速崛起,以及虚拟网络映射、网络功能虚拟化等虚拟技术的广泛部署,网络变得复杂且高......
随着移动互联网和大数据时代的到来,以深度学习为代表的人工智能技术发展如火如荼。但已有研究表明,深度神经网络容易遭受到对抗样......
基于对抗样本开展对抗训练目前已成为提升模型鲁棒性、安全性的重要手段．新冠疫情使得佩戴口罩成为常态，遮挡人脸识别成为现实需要．针......
近年来对抗性攻击和对抗性防御的研究受到了广泛的关注,并有了大量的应用.由于对样本的细小扰动可以改变识别效果,神经网络因而缺......
智能识别对抗算法是深度学习领域一个全新的研究方向，获得越来越多的关注。介绍针对目标识别技术的黑盒攻击智能识别对抗算法的工作......
成员推理攻击是通过推断某一成员数据是否属于目标训练数据集,以实现成员隐私攻击。由于原始数据难以获取、目标模型内部结构以及......
对抗样本的出现，严重影响到深度神经网络的使用安全。针对对抗样本的研究，在促进攻击方法改善的同时，能够有效提升模型的安全性和鲁棒......
语义分割和目标跟踪等高级视觉理解任务,是计算机视觉领域的重要研究问题。近年来,深度学习的兴起使语义分割和目标跟踪算法取得了......
近年来,对抗样本的出现威胁着深度神经网络的发展,针对对抗样本攻击及防御方法研究成为了深度学习领域极为重要的课题。对抗样本的......
用于语音识别的深度神经网络在提供强大的语言计算和分析能力的同时，极易受到对抗性攻击影响，在人为不可察觉的情况下，造成语音转录错......
[目的/意义]在大数据时代下，深度学习模型往往容易受到微弱扰动的影响，致使结构的稳定性发生变化，从而出现信息安全和网络安全问题。......
机器学习以强大的自适应性和自学习能力成为网络空间防御的研究热点和重要方向.然而机器学习模型在网络空间环境下存在受到对抗攻......
随着深度学习技术的不断发展,人工智能开始深入到千家万户,在各个领域都扮演着极为重要的角色。然而,在人工智能方便人们生活的同......
近年来,深度学习模型在许多计算机视觉任务上均取得了显著的性能突破。但是,随着深度学习模型的广泛应用与落地,模型本身的安全性......
智能语音作为一种新型的人机交流方式已经得到广泛的应用。最近的研究表明,基于深度神经网络的语音识别系统容易受到对抗样本的攻......
近年来,随着深度学习模型被广泛应用于各个领域,其安全性也越来越受到重视。研究发现深度学习模型容易受到对抗样本的攻击,通过对......
近年来,深度学习在计算机视觉识别方面取得了很大的进展,尤其是在分类任务方面取得了显著的突破。深度神经网络的结构复杂性赋予了......
网络流量识别是常见的网络攻击方式之一,它通过抓取并分析用户流量进而获得用户信息（如应用类型）,侵犯了用户的隐私,干扰了网络系统......
对抗样本是深度学习领域中的一个有趣现象和重要研究方向。自2013年提出至今,关于对抗样本的研究得到了越来越多的关注。在计算机......
近年来,深度神经网络已经被广泛应用于计算机视觉等领域并取得了突破性的进展。然而,深度神经网络容易受到对抗样本的攻击。这些对......
人工智能系统对于数据的依赖以及深度学习算法的不可解释性,导致目前的人工智能系统面临严重的安全风险,其中的对抗样本是目前深度......
深度学习因其广泛的应用前景而受到众多研究人员的青睐。然而对抗样本的存在使深度神经网络的安全受到威胁。对抗样本是指将微小的......
对抗样本的存在给深度神经网络（DNNs）的应用安全性带来极大威胁,它通过在原始输入（如图片,语音,文字）中加入人类难以察觉的细小扰动来......
深度神经网络（Deep Neural Networks,DNNs）作为人工智能领域重要的一部分,在恶意软件检测,自动驾驶和图像分类等领域已经取得优异的......
近年来,基于机器学习（Machine Learning,ML）的恶意软件检测（Malware Detection）方法受到国内外学术界的广泛研究。此类检测方法具备精......
随着海量数据的积累以及计算能力的不断提高,基于深度学习的文本分类已经成为自然语言处理领域中许多关键技术应用实现的重要环节......
人工智能深度学习快速发展,尤其是在以图像为代表的计算机视觉、自动驾驶和以语音、文本为代表的自然语音识别等领域,深度学习取得......
在深度学习技术飞速发展的驱动下,目标检测作为计算机视觉领域任务中的基础任务,已成为工业界和学术界的研究热点。然而,神经网络......
近些年,深度卷积神经网络在包括目标检测和图像分类在内的许多领域取得了显著的进展。然而,神经网络数据驱动的特点使其缺少可解释......
深度学习在越来越多的领域发挥着重要的作用,在方方面面影响和改变着人们的生活,比较典型的应用包括智能家居、智能驾驶、人脸支付......
随着目前医学超声图像学技术不断发展,利用超声引导注射的方法被广泛应用于臂丛神经阻滞麻醉手术中。但由于超声图像的噪音干扰和......
文本验证码出现早,可扩展性强,被广泛使用。然而,随着深度学习技术的发展,文本验证码的安全性受到越来越大的挑战。因此,为增强文......
由于深度学习模型的准确率大大提升,近年来在很多领域发挥了重要的作用,保持高准确率的同时如何提升模型的鲁棒性成为了一个重要的......
随着人工智能技术的发展,各种基于人工智能的产品和服务逐渐在产业界落地应用,人工智能技术的崛起主要依托于深度学习模型在机器学......
随着大规模计算能力的提升,人工智能话题火热,深度学习各领域发展迅猛,在诸多领域上深度神经网络已经达到人类水准,某些特定任务中......
针对图像分类任务中存在的对抗样本攻击使图像分类器分类出错导致深度学习模型不可信的问题,文章提出一种基于网络结构自动搜索的......
Android恶意应用检测是保障用户信息安全的重要方法。为提高Android恶意应用检测的准确性,从特征选择、不平衡学习、对抗攻击三个......
学位
随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,人工智能技术在带给人们生活便利的同时也带来了越来越多的安全性问题,其中,对抗样本的安......
问答系统在生活与工业中有着广泛的应用,比如智能客服、智能音箱等。但目前的问答系统大都是静态的,一旦训练并部署后,无法再进行......
针对现有对抗样本防御方法防御能力不足、时间消耗过高等问题,参考生成对抗网络与集成学习在对抗样本研究中的优势,本文提出一种基......
近些年来,机器学习在许多领域的应用取得了惊人的成就,但是却也始终伴随着一些难以解决的问题,譬如算法偏见和对抗样本,并且已经在......
随着深度学习的发展,人脸识别技术的准确率已经超过了人类水平。国内人脸识别应用发展迅速,所占市场份额越来越大,且应用场景已经......
非合作信号处理技术无论是在民用还是军用领域均得到了广泛的应用,军用领域的应用主要体现在低截获概率信号的分析、定位等方面,民......
近年来,云计算的相关概念得到广泛普及,基于云平台的应用技术也成为研究热点,云数据中心在信息和互联网技术中扮演着不可或缺的重......
随着深度学习的不断发展,基于深度神经网络的应用越来越广泛,并在很多应用领域上取得巨大成功。但是,由于神经网络模型尚缺乏合理......
