当使用了足够的正则化,数据点 p 会被忽略,训练得到的分类器对对抗性样本具有强鲁棒性。 来到这里,一个合理的问题是——位于二维图像空间中的一维数据流形与高维的自然图像有什么关系? 线性分类中的对抗性样本 在下文中,我们可以表明在先前的玩具问题中介绍的两个主要思想在一般情况下保持有效:当分类边界靠近数据流...
目前有一些针对对抗样本而提出的假设:一个比较常见的假设就是神经网络分类器在输入空间中不同区域的线性特征太强了 (Goodfellow et al., 2014; Luo et al., 2015)。另一个假设认为对抗样本不是数据的主要部分 (Goodfellow et al., 2016; Anonymous, 2018b,a; Lee et al., 2017)。Cisse 等人则认为,内部矩...
生成对抗样本的目的并不只是为了探索模型的脆弱性。存在很多恶意的攻击者利用这一技术，例如制造虚假的广告内容、伪造身份信息等。不法分子利用对抗样本的能力，可能导致信息泄露、数据损毁等问题，给社会带来隐患。因此，研究对抗性样本的生成与防御显得尤为重要。防御对抗样本的策略多种多样。最基础的手段是通过数据增强，...
在机器学习中，对抗性样本是指通过对输入数据的微小扰动，使得模型做出错误分类或预测的样本。这种情况在金融风控模型中尤为严重，因为模型的错误可能导致巨大的经济损失。对抗性样本不仅可以通过传统的优化算法轻易生成，而且在金融领域，攻击者能够利用这些对抗性样本绕过安全控制，影响决策的结果。金融风控模型的脆弱性分析...
综上所述,对抗性样本的研究不仅有助于我们更深入地理解深度学习模型的潜在弱点,也为提高模型的安全性和可靠性提供了重要的研究路径。未来,随着深度学习技术的不断进步和应用范围的扩大,对抗性样本及其防御策略的研究将成为保障人工智能系统安全运行的关键。
1.3模型可解释性下降:对抗性样本攻击还会降低深度学习模型的可解释性,使得难以理解模型为何做出某些特定的预测,从而影响对模型的信任度。 二、应对对抗性样本攻击的方法 为了有效抵御对抗性样本攻击,研究者们提出了一系列方法和技术: 2.1对抗训练:通过在训练阶段引入对抗性样本,可以增强深度学习模型对对抗性样本的鲁棒性...
卷积神经网络(CNN)分类器的流行已导致其在历史上一直具有对抗性的领域中被采用,例如恶意软件检测。对抗性机器学习的最新进展凸显了分类器在面对对抗性样本时的弱点。一种此类攻击是逃避(evasion),它会在测试时间实例上起作用。 在恶意软件检测的情况下,对抗性样本可能代表确定逃避此类系统的攻击者的附加攻击媒介。但是...
对抗性样本是指通过对输入数据进行微小的、通常难以察觉的修改，导致机器学习模型产生错误预测或分类。这种情况在深度学习模型中尤为常见，尤其是在计算机视觉和自然语言处理任务中。当攻击者针对特定模型进行对抗样本生成时，模型在面对这些经过精心设计的样本时，其鲁棒性受到严重考验，可能导致预测完全错误。对抗性样本的...
一、防御性机器学习的原理 防御性机器学习旨在通过对抗样本的生成和处理，增强机器学习模型对抗攻击的能力。对抗样本是经过故意修改的输入数据，具有微小的扰动，但足以使模型产生错误的预测结果。防御性机器学习的目标是使模型对对抗样本更加鲁棒，提高其安全性。防御性机器学习的基本原理是通过训练模型来识别和抵御对抗样本...
模型的稳健性(Robustness)和泛化性(Generalization)有什么关联? 重新审视一下对抗样本的定义[1]: 对于一个原始样本 x∈X 和一个分类模型 f:X→Y ,向原始样本添加一个微小的扰动 δ ,使得在某种距离度量下(例如人眼),扰动后的样本和原始样本差距较小,即 D(x,x+δ)≤ε ,同时模型对扰动后的样本造成了显著...