对抗攻击相关论文
随着计算机硬件软件技术的高速发展,如图像分类、目标检测等图像分析算法已经广泛应用于生活中。在算法研究过程中,一套面向算法管......
随着机器学习技术的飞速发展,数据样本的倍增成为驱动机器学习发展的重要引擎。然而,由于数据的敏感性和数据安全领域的立法内容,......
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......
基于卷积神经网络（CNN）的识别器，由于其高识别率已经在人脸识别中广泛应用，但其滥用也带来隐私保护问题。本文提出了局部背景区域的人......
随着数据规模不断扩大,将深度学习模型应用在大规模图数据上,有效地提升了连边预测的精度,在推荐系统、社交网络等诸多领域具备较......
深度学习算法被广泛应用于网络流量分类领域并取得较好效果。然而对抗攻击的出现给其安全性带来了严重威胁，使得当前主流的基于卷积......
深度神经网络在多种人工智能任务中有广泛的应用，然而研究表明深度神经网络在对抗样本的攻击下会输出完全错误的预测结果，整体模型的......
深度神经网络正在引领人工智能新一轮的发展高潮，在多个领域取得了令人瞩目的成就。然而，有研究指出深度神经网络容易遭受对抗攻击的......
目标检测在无人驾驶、监控安防等领域应用广泛，但研究发现目标检测系统易受对抗样本影响导致性能下降，对其应用安全造成了巨大危险。......
在万物互联的智能时代，以深度学习为代表的人工智能技术正全方位改变人类的生产和生活方式.与此同时，云边端计算架构的成熟和发展使......
近几年来,生成对抗网络模型（Generative adversarial networks,GAN）作为深度计算任务中表现出色的生成式模型,是人工智能领域最重要......
深度学习在医疗图像分析领域得到了广泛应用。然而,近期研究表明深度神经网络容易受到人眼无法察觉干扰的攻击,从而使模型以高置信......
随着近些年来深度学习的快速发展,深度神经网络已经在有监督图像分类任务上取得了超越人类的表现。但是有监督学习模型在训练阶段......
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......
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......
随着互联网的普及与面部识别和分析系统的成熟,人们的生活变得更加智能化,但是另一方面,网络隐私安全问题也被暴露出来。用户上传......
如今人工智能发展迅速,但是各类黑客技术也伺机猖獗。机器学习算法日益强大,与此同时,信息隐私泄露、恶意代码传播、网络攻击等行......
深度神经网络在图像分类任务中取得了不俗的表现,在生产生活场景中有着普遍应用。然而,对抗学习的出现对深度学习模型应用的鲁棒性......
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......
尽管深度学习在各种任务中取得了优越的效果,研究人员发现深度网络模型实际上容易受到对抗样本的攻击。对抗样本是指在自然图像中......
随着社会的不断发展,互联网已经逐渐渗透到生活的各个方面,人们对网络安全也越来越关注。近年来网络安全相关事件不断出现,对我们......
车牌识别技术是现代智能交通系统的重要组成部分,在交通管理、数字安全监控、车辆识别、停车管理等场景有着广泛的应用。应用深度......
深度学习模型在很多识别或分类的视觉任务中均效果出众,能够取得极高的预测准确率,但当被识别或分类的图像被添加一些人眼无法察觉......
器官分割是医学图像中的一个关键任务,也是计算机辅助诊断（CAD）、诊断干预和疾病的治疗康复计划等任务的基础。在一些放射治疗计划中......
深度神经网络在自然语言处理领域落地应用,已经取得许多重要研究成果,文本分类模型作为自然语言处理模型的分支,在垃圾邮件检测、......
综合电子系统是采用基于标准总线的计算机网络技术把多种电子设备（分系统）交联在一起,从而实现各个分系统的信息共享和综合利用的集......
“对抗样本”是近几年出现在深度学习领域的新兴词汇,它指的是在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本,导致目标模型以......
人工智能已在社会各行业得到了广泛应用,如人脸识别、自动驾驶、智慧医疗等。机器学习是实现人工智能的重要途径,相关系统在安全攸......
近年来,图深度学习模型面临的安全威胁日益严重,相关研究表明,推荐系统中恶意用户可以通过诋毁、女巫攻击等攻击手段轻易地对系统......
深度神经网络在很多领域表现出色,但是研究表明其很容易受到对抗样本的攻击.目前针对神经网络进行攻击的算法众多,但绝大多数攻击......
随着网络应用的繁荣、智能设备的普及以及数据采集技术的发展,网络空间中的数据量爆发式地增长,从而形成了海量的网络数据。网络数......
不断增加的智能设备已经成为用户在互联网上交流和互动的重要工具,因此智能设备的安全和隐私问题变得尤为重要。现有的用户认证方......
随着互联网的进一步普及以及数字多媒体技术迅速发展,全球已经进入大数据时代。网络数据体量呈爆炸式增长,数据传播形式由单一文本......
随着人工智能技术的日益成熟,基于深度学习模型的文本分类技术被广泛的应用于现实任务中,例如情感分类、恶意文本检测、新闻分类等......
近年来,人工智能迎来发展高峰,机器学习作为人工智能的核心技术之一,已经被广泛应用于各个领域,但是机器学习也面临着不少安全问题......
随着移动互联网的繁荣发展,移动应用在人们生活中占据了重要的位置。然而一类恶意软件会在用户不知情的情况下申请Android系统的各......
目前,现有的语音情感识别研究主要考虑在实验环境下收集语音数据进行情感识别,并没有考虑现实世界中存在各种噪声的影响。为此,考......
随着人工智能技术的飞速发展,深度神经网络在计算机视觉、信号分析和自然语言处理等领域中都得到了广泛应用.自然语言处理通过语法......
卷积神经网络在计算机视觉领域的许多任务中取得了巨大的成功,如图像分类、目标检测分割、人脸识别、视频分析等。然而,一些研究表......
随着互联网的快速发展,以深度学习技术为代表的人工智能技术在自然语言处理、计算机视觉、专家系统、智能机器人等领域取得了巨大......
近年来,卷积神经网络在数据挖掘和安全检测等方面得到广泛应用。然而,卷积神经网络在提供便利的同时,也非常容易受到对抗攻击的影......
