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学习笔记：【VALSE短教程】《Adversarial Attack and Defense》视频地址1、White-box attacksDirection I论文地址：EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES论文地址：ADVERSARIAL EXAMPLES IN THE PHYSICAL WORLD论文地址：Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Atta

2021-11-12 22:06:27 3711 1

原创 Deep Learning Hierarchical Representations for Image Steganalysis【Ye-Net：图像隐写分析的深度学习层次表示】

Deep Learning Hierarchical Representations for Image Steganalysis【Ye-Net：图像隐写分析的深度学习层次表示】Abstract目前流行的数字图像隐写通信检测方法主要包括残差计算、特征提取和二值分类三个步骤。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的数字图像隐写分析替代方法，该方法能够在一个统一的框架中很好地复制和优化这些关键步骤，并直接从原始图像中学习层次表示。本文提出的CNN与传统计算机视觉任务中使用的CNN结构有很大的不

2021-11-01 21:27:42 3141 7

原创 YEDROUDJ-NET: AN EFFICIENT CNN FOR SPATIAL STEGANALYSIS【Yedroudj-Net:一个高效的空间隐写分析CNN】

YEDROUDJ-NET: AN EFFICIENT CNN FOR SPATIAL STEGANALYSIS【Yedroudj-Net:一个高效的空间隐写分析CNN】ABSTRACT在大约10年的时间里，通过用Rich特征训练的集成分类器来检测隐藏在图像中的秘密信息。近年来，Xu等人的研究表明，设计良好的卷积神经网络(CNN)可以达到与两步机器学习方法相当的性能。在本文中，我们提出了一个在错误概率方面优于最先进的CNN。这个命题是对最近提出的命题的延续，是对不同论文中使用的重要砖块的巧妙融合。在CN

2021-11-01 15:42:07 998

原创 Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。一些算法需要固定大小的图像作为输入，并且由于未充分利用由各种类型的滤波器获得的噪声残差，因此精度较低。本文针对上述问题，设计了一种基于CNN的改进网络结构。首先，我们使用3×3核代替传统的5×5核，并在预处理层优化卷积核。较小的卷积核用于减少参数数量，并在较小的局部区域对特征进行建模。接下来，我们使用可分离卷积来利用残差的信道相关

2021-11-01 13:16:43 1534 4

原创 Deep Learning Applied to Steganalysis of Digital Images: A Systematic Review 深度学习在数字图像隐写分析中的应用：系统综述

Deep Learning Applied to Steganalysis of Digital Images: A Systematic Review （深度学习在数字图像隐写分析中的应用：系统综述）摘要隐写术包括将消息隐藏在被称为载体的对象内，以建立隐蔽的通信通道，从而使能够访问该通道的观察者不会注意到通信行为本身。隐写分析致力于使用隐写术检测隐藏消息；这些消息可以隐含在不同类型的媒体中，例如数字图像、视频文件、音频文件或纯文本。传统上，隐写分析分为两个独立的阶段，第一阶段包括人工提取复杂特征，第二

2021-10-30 17:45:40 1653

原创 Python基础（一）

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2021-10-07 15:30:48 398

原创面向对象作业试题——2018-12-04与12-11

1 (3分)B类只有一个整型数成员，它同时是B1类和B2类的虚基类，B1、B2类均派生出一个新的整型数成员，C类公有继承B1、B2类，同时派生出一个新的整型数成员。D类公有继承B类、C类，无新派生成员。那么，一个D类对象的内存空间大小是多少字节？（一个整形数变量在内存中占32位） ‍ 24 ‍ 20 ‍ 16 ‍ 12 2 (3分)含有子对象...

2018-12-24 15:13:17 692

wangsanNOLOVE的博客

转载元学习【Meta-Learning: Learning to Learn Fast】

转载深度解析Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等优化器

转载 DECISION-BASED ADVERSARIAL ATTACKS: RELIABLE ATTACKS AGAINST BLACK-BOX MACHI

转载 Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks

转载对抗样本Adversarial Examples

转载 EXPLAINING ANDHARNESSING ADVERSARIALEXAMPLES

原创学习笔记：【VALSE短教程】《Adversarial Attack and Defense》