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RSS订阅原创 对抗攻击（白盒与黑盒攻击）
对抗攻击：通过对输入添加微小的扰动使得分类器分类错误。应用场景包括目前大热的CV和NLP方向，例如、通过对图片添加精心准备的扰动噪声使得分类错误，或者通过对一个句子的某些词进行同义词替换使得情感分类错误。（简单举个例子：就是图片识别分类 将图片输入卷积神经网络中可能会得到很好地分类效果，但是但我们加入一个微小的（人眼无法观察到的扰动），模型就有可能会遭受欺骗，从而造成分类结果的不准确，从而输出错误的结果。关于攻击的类型有很多种，从攻击环境来说，可以分为黑盒攻击、白盒攻击或者灰盒攻击。
2024-01-03 21:21:03
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空空如也
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