目前深度强化学习中的对抗攻击和防御的研究大多集中在静态图像的分类任务方面,而在动态视频方面的应用研究还存在许多空白。对此,首先在 Atari 游戏,即动态视频中实现深度Q 网络(Deep Q Network,DQN)智能体模型;其次使用快速梯度符号方法(Fast Gradient SignMethod,FGSM)白盒攻击与黑盒攻击、投影梯度下降(Projec...
目前深度强化学习中的对抗攻击和防御的研究大多集中在静态图像的分类任务方面,而在动态视频方面的应用研究还存在许多空白。对此,首先在 Atari 游戏,即动态视频中实现深度Q 网络(Deep Q Network,DQN)智能体模型;其次使用快速梯度符号方法(Fast Gradient SignMethod,FGSM)白盒攻击与黑盒攻击、投影梯度下降(Projected Gradi...
目前深度强化学习中的对抗攻击和防御的研究大多集中在静态图像的分类任务方面,而在动态视频方面的应用研究还存在许多空白。对此,首先在 Atari 游戏,即动态视频中实现深度Q 网络(Deep Q Network,DQN)智能体模型;其次使用快速梯度符号方法(Fast Gradient SignMethod,FGSM)白盒攻击与黑盒攻击、投影梯度下降(Projected Gradi...
对抗防御可以分为启发式防御和可证明式防御两类。启发式防御算法由研究者通过实验获得,它们在实践中可以做到对一些特定的对抗攻击算 法具有良好的防御性能,但没有对防御性能给出理论性保障;可证明式防御通过理论证明,可以计算出在特定对抗攻击算法攻击下模型的最低准确度。 对抗训练试图通过将对抗样本纳入训练阶段来提高...
总的来说,对抗性点云可能更难识别和防御,因为它们在3D点云数据中可能更不容易识别。与图像相比,由于缺乏相关经验,人类可能不会轻易感受到对抗性点云的变化,从而它们可能更具危害性和更难防御。因此,对3D点云的对抗性攻击和防御进行全面调查非常重要,以发现当前方法的挑战和局限性,并确定未来在这一领域的研究机会。
在对抗防御的战场上,随机化防御如同一场幻术表演,通过在多个维度上引入随机性和动态性,使得攻击者无法准确预测下一步的行动,为DQN模型打造了一道看不透的防线。高斯数据增强方法更像是为模型增添了一层神秘的护盾,即便攻击者耗费心思,也很难找到模型的真正弱点。对抗训练,犹如一场模拟战役,通过在训练中不断...
深度强化学习策略的对抗攻击和防御是建立在是鲁棒优化PGD的框架之上的 其中\pi_{\theta}^{\delta}表示的是 ,\delta表示的是对抗扰动序列集合 ,并且对于所有的 ,满足 以上公式提供了一个深度强化学习对抗攻击和防御的统一框架。一方面内部最小化优化去寻找对抗扰动序列\delta ...
攻击者利用人的视觉/听觉无法感知的扰动,足以使正常训练的模型输出置信度很高的错误预测,研究者将这种现象叫做对抗攻击,它被认为是在生产中部署DL模型之前的巨大障碍,因此激发了人们对对抗攻击和防御研究的广泛兴趣。 根据威胁模型可以将现有的对抗性攻击分为白盒、灰盒和黑盒攻击。这3种模型之间的差异在于攻击者了解...
在深度学习算法驱动的数据计算时代,深度学习算法在音视频识别、自然语言处理和博弈论等领域得到了广泛应用,为此,确保深度学习算法具有安全性和鲁棒性至关重要。 近日,中国工程院院刊《Engineering》2020年第3期发表的《深度学习中的对抗性攻击和防御》(Adversarial A...
使得在扰动策略下期望回报最大。经过以上对抗攻击和防御博弈,会使得训练过程中的策略参数 能够更加抵御对抗攻击。 目标函数内部最小化的目的是生成对抗扰动 ,但是对于强化学习算法来说学习得到最优对抗扰动是非常耗时耗力的,而且由于训练环境对攻击者来说是一个黑盒的,所以在该论文中,作者考虑一个实际的设定,即攻击者...