Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks论文解读集合

最新推荐文章于 2024-09-11 08:36:31 发布
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#对抗神经网络

这篇博客是对论文'Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks'的解读，作者探讨了如何将对抗样本的生成转化为凸优化问题，以及构建损失函数的多种方式。论文还提出了评估攻击效果的两个标准，并讨论了在黑盒攻击中的应用。此外，Q&A环节解答了关于攻击成本、选择像素修改、模型转移能力等相关问题。
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论文那些事—Towards Evaluating the Robustnessof Neural Networks
shuweishuwei的博客
09-28 923
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks（神经网络鲁棒性评价） 1、摘要及背景 2016年提出一中蒸馏网络的防御方法(梯度屏蔽），蒸馏网络的作者声称防御蒸馏能够击败现有的攻击算法，并且将他们的攻击成功率从95%降低到5%。这种防御方法通常用于任何前馈神经网络，只需要一个单独的训练步骤，就能够防御当前所存在的对抗样本。本文作者对防御性的蒸馏网络提出了挑战，设计出了一种基于优化的对抗攻击方法。 蒸馏网络（Distillation）：“蝴蝶以.
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks详解
山里娃的博客
09-01 974
关于JSMA中选择像素对来进行修改的方法，作者做出了不一样的解释： 假设softmax层最小的输入为-100，那么softmax层的对于该输入的输出为0，即使增加了10，由-100变成了-90，仍然为0，显然这对输出没有什么影响。而如果softmax层最大的输入为10，将其更改为了0，显然这会使得输出产生巨大的变化。而JSMA的攻击方式并不会考虑从0到10和从-100到-90的不同，他是一视同仁的...
[论文笔记]Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
weixin_45019830的博客
09-02 641
之前有人提出蒸馏网络，说是可以为目标网络模型提供很强的鲁棒性，能够把已出现的攻击的成功率从95%锐减到0.5%。作者提出了新的攻击方法，成功攻击了蒸馏网络。（c&w） 文章简介： 证明defensive distillation不能显著地提高模型的鲁棒性 介绍了3种新的攻击算法，可以在distilled和undistilled神经网络达到100%的攻击成功率 本文的攻击相比于以前的攻击通常会更有效 本文的对抗性例子可以从不安全的网络模型迁移到distilled(安全)的网络模型去 数据集：MNIS
【论文回顾】Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
kynehc
01-11 811
paper notes: 1.this paper introduced three new attacks for L-0 L-2 L-infin distance metrics by defining different choices of objective function. Specifically, they are all based on the L-2 attack. 2...
关于Towards evaluating the robustness of neural networks的理解
kearney1995的博客
04-11 4276
由于之前提出的防御性蒸馏实际上是一种"梯度遮蔽"的方法，作者也给出了防御性蒸馏有效性的解释，详见之前关于防御性蒸馏的文章，和那里面说的一样；不过关于jsma中选择像素对来进行修改的方法，作者做出了不一样的解释：   假设softmax层最小的输入为-100，那么softmax层的对于该输入的输出为0，即使增加了10，由-100变成了-90，仍然为0，显然这对输出没有什么影响。而如果softmax...
对抗机器学习论文-Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks（CW2）
m0_57572083的博客
10-11 632
对抗机器学习论文-Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
B站搜索 馆主君晓 欢迎关注~
11-20 2804
这是一篇论文阅读笔记，论文原文：神经网络的鲁棒性评价 写在前面   本人在阅读这篇论文的时候也参考了别人的博文，参考博文的链接我会在文章最后的参考资料中列举出来，如有侵权请联系我删除。本文主要是对这篇论文的一些思想的理解，包括公式推导还有一些总结。除此之外发现原文在论文第6页中提出的7个目标函数中，第5个目标函数有错误，主要是对数里面的式子写反了，如果是仔细看的话是能够看出来的。原来的式子如下面的公式1所示，修改之后应该如公式2所示。在文中提到FFF就是经过了softmax输出的概率，那么FFF的取值范.
对抗机器学习——Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks
jmhIcoding
09-28 4982
论文代码： http://nicholas.carlini.com/code/nn_robust_attacks 论文motivation: 蒸馏网络说自己短小强撼，可以为目标网络模型提供很强的鲁棒性，号称自己能够把已经出现的攻击的成功率从95%锐减到0.5%。作者不信这个邪，于是基于L0,L2,L无穷范数提出三种新的攻击方法，尝试攻击蒸馏网络，而且还攻击成功了。而且作者认为，基于他们提出的三种攻...
[paper]Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W)
weixin_43150428的博客
05-08 674
本文提出了针对Denfensive distillation这种防御措施的C&W算法（基于三种不同距离的对抗样本生成算法），同时也具有一定的迁移性。 本文把构建对抗样本的过程转化为一个最优化问题： 其中DDD是衡量原始图像与对抗样本之间的距离, 三种不同距离分别为L0L_{0}L0​范数L2L_{2}L2​范数和L∞L_{\infty }L∞​范数。 但由于C(x+δ)=tC(x+δ)=tC(x+δ)=t这个问题很难直接求解，因此作者通过构造函数f(x,t)f(x,t)f(x,t) 使得在f(x,
[论文阅读笔记]Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(CW)
Invokar的博客
07-21 6172
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W)(2017 Best Student Paper) 文章简介： 证明defensive distillation不能显著地提高模型的鲁棒性 介绍了3种新的攻击算法，可以在distilled和undistilled神经网络达到100%的攻击成功率 本文的攻击相比于以前的攻击通常...
Paper笔记： 《Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks》（CW攻击）
weixin_37627840的博客
03-04 1019
论文： https://arxiv.org/pdf/1608.04644.pdf?source=post_page 代码：https://github.com/Harry24k/CW-pytorch Motivation   又是一篇对抗攻击领域的基石之作，论文的思路主要针对当时最强的防御方法——防御性蒸馏。在当时，几乎所有的攻击方法都无法攻破防御性蒸馏，而本文的方法在面对防御性蒸馏时，取得了几乎100%的攻击成功率，这也再一次推动了对抗攻防算法的演进。 Contribution   作者提出了一种新的攻击
论文总结《Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W)》
Archerrrrr的博客
08-12 479
介绍了当时一些攻击方法和防御方法，以及本篇论文的贡献Session 3 介绍几种攻击算法A. 介绍利用受限内存的拟牛顿法（L-BFGS）求解最优化问题得到对抗样本B. 介绍FGSM和I-FGSMC. 介绍Jacobian-based Saliency Map Attack (JSMA)，简单来说就是目标分类对于图像每一个像素点的梯度不同，表征每一个像素对于分类器判别该图像为目标类所作出的影响不同，选出有限数量的最有影响力的像素点进行更新D. 介绍Deepfool。
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(翻译，侵删)
bash_winner的博客
02-19 1714
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks 面向评估神经网络的鲁棒性 论文地址 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7958570 摘要 深度网络对于大多数的机器学习任务提供了顶尖的结果。不幸的是，深度网络容易受到对抗样本攻击：给定一个输入xxx和任何类别ttt，有可能找到一个新的输入x′x^\primex′，与xxx相似但是分类为ttt。这使得在安全的领域应用神经网络变得困难。防御蒸馏时最
《Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks》文献阅读笔记
VnK_的博客
05-06 1004
本文关于《Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks》，对于CW attack以及蒸馏网络有一定的讨论。（博主对于深度学习和对抗样本都还是新手，博文仅是做学习过程中笔记之用，望轻喷^ ^） 1. 《Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks》 上周简要学...
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks论文分享（侵删）
DTGshaodow的博客
12-28 1094
那么，其他类别的logits值将会非常非常小，对应的梯度同样非常小，事实上，在大部分情况下，梯度小到32-bit的数据无法表示，只能取0。T意思是Temperature，就是一个在softmax操作前需要统一除以的小参数，这个小参数有这样的属性： 如果将T取1，这个公式就是softmax，根据logit输出各个类别的概率 如果T接近于0，则最大的值会越近1，其它值会接近0，近似于onehot编码 如果T越大，则输出的结果的分布越平缓，相当于平滑的一个作用，起到保留相似信息的作用。c使用二分类搜索进行选择。
AI 可靠性论文整理
wallace_www的博客
09-25 5833
AI 可靠性论文整理鲁棒性 Robustness相关文献高优先级对抗样本设计与抵御鲁棒性评估其他鲁棒性研究次要优先级公平性 Fairness相关文献高优先级次要优先级可解释性 Explainability相关文献高优先级次要优先级可追溯性 Lineage相关文献名词解释 鲁棒性 Robustness 通过暴露和修复漏洞来确保AI系统的安全性和可靠性 识别并防御新的攻击 设计新的对抗性训练方...
用Mixed Integer Programming做神经网络的鲁棒性验证
wcventure的博客
09-05 1318
Evaluating Robustness of Neural Networks with Mixed Integer Programming # Remarks Conference: ICLR 2019 Full Paper: https://groups.csail.mit.edu/robotics-center/public_papers/Tjeng17.pdf # Abstract Neural networks trained only to optimize for tr..
推荐项目：MIPVerify.jl —— 深度神经网络的健壮性验证利器
最新发布
gitblog_00887的博客
09-11 517
推荐项目：MIPVerify.jl —— 深度神经网络的健壮性验证利器 在当今人工智能领域，深度学习尤其是神经网络的应用已无处不在。然而，它们在面对精心构造的“对抗性攻击”时展现出的脆弱性，成为安全性的重大挑战。为了填补这一空白，我们向您隆重推荐一个强大的开源工具——MIPVerify.jl，这是一款基于Julia语言开发的混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP...
towards deeper graph neural networks
08-12
最近，对于图神经网络的研究日益深入，引起了广泛关注。图神经网络是一种能够对图数据进行建模和分析的神经网络模型。它可以处理任意结构的图形数据，如社交网络、蛋白质互作网络等。 在过去的几年中，研究者们提出...
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