对抗样本检测作为抵御对抗攻击的手段之一，也得到了研究人员的广泛研究。 相比于对抗训练，对抗样本有无需重训练模型，且可以适配到已经部署的模型上的优势。...作者通过使用参考样本有效地构建了一个Latent Neighborhood Graph，用于对抗样本检测 所提方法根据邻居样本的距离动态估计潜在邻域图的邻接矩阵，并自适应地聚合来自良性和对抗邻居的信息以进行对抗样本检测...使用已知和未知的对抗样本生成方法生成的对抗样本，在灰盒和白盒检测达到sota性能 上图为总体框架图 Methodology 下表根据检测所需的信息比较了对抗样本检测方法的主要差异： Overview...此时对抗样本检测问题变成了解决下列问题： 其中是交叉熵损失函数。...Conclusion 本文提出了第一个基于图的对抗样本检测方法，该方法在预训练分类器的嵌入空间中生成latent neighborhood graphs以检测对抗样本。
negative样本：IOU < 0.3，标签为：0 0 0 0 0 positive样本：IOU > =0.65，标签为：1 0.01 0.02 0.01 0.02 part样本：0.4 <= IOU...，x_left,x_right,y_top,y_bottom，width,height为预测的人脸坐标， # 如果是在准备人脸和非人脸样本的时候，x_left,x_right,y_top,y_bottom...，width,height就是你的滑动窗与真实人脸的IOU>0.65（根据你的定义）的滑动窗坐标。...offset_x2 = (x2 - x_right) / float(width) offset_y2 = (y2 - y_bottom ) / float(height) 很多人可能会有一个疑问：就是训练的时候人脸样本时候回归框...label的，但非人脸呢，这地方可以全给0。
最近发现有很多漏洞利用或木马程序样本会通过一些技术手段，达到使自动化检测系统或分析人员调试工具的栈回溯机制失效的目的。...在本文中我将会简单分析和推测一下这类恶意样本都是通过哪些套路来实现和栈回溯机制的对抗。需要注意的是，文中讨论的堆栈都是代指线程在用户层的堆栈，并未涉及内核层的堆栈。...0x0 准备 用这两天遇到的某个样本举例来说吧。那是个 RTF 文件格式的 CVE-2015-1641 漏洞利用样本。...KiFastSystemCall (FPO: [0,0,0]) 这个样本是怎么做到的呢？要理解这个问题，首先需要明确 windbg 或其他调试工具以及通常的检测系统都是怎么回溯栈的。...要是样本的 ShellCode 更进一步，窃取其他线程的堆栈部分数据覆盖到自己构造的堆栈的高内存部分，那么在调试器或检测系统在栈回溯时，遍历到上层的调用项，被诱导进入另一个线程的调用栈序列中，那么获取到的数据就可能已经不是当前线程的数据了
同时，本文产生的对抗样本可以直接放在物理世界中，在适当的情况下它们仍然可以欺骗检测器。这个工作是第一个针对检测器产生对抗样本的方法，揭示了检测器所应具有的重要性质。...在原人脸图像(第一个)中，人脸被可靠地检测到。第二个图像，在整个图像中加入小的干扰，人脸没有被检测出来。最后一个图像，更大的干扰被添加到脸部区域而不是整个图像中，人脸没有被检测到。 ?...图5：针对基于人脸检测器的Faster RCNN [ 12 ]的对抗样本，可以在跨视角条件下进行泛化。第一行中的原始图像从测试视频序列中被采样，并且所有的人脸被可靠地检测到。...表2：该表展示了基于Faster RCNN的人脸检测器[12]对人脸用多重图像数字攻击的检测率。 S100表示实验中有100张图像，S15表示有15张图像。Ft表示正面，而sd表示侧面。...此前对抗样本已经相继攻陷图片识别，图像标注，人脸识别等任务，从而引发了广泛的关注 。
作者首先讲正确分类的样本集合记做 ? ，误分类的样本集合记做 ? 。统一使用对抗训练进行防御，分别只对 ? 和 ? 进行扰动，以及两者均进行扰动，比较这三者的对抗鲁棒性。...这里的扰动，指的就是生成对应的对抗样本加入到训练集合中 对抗鲁棒性指的是，在对抗样本作为输入时，模型的精度 ?...基于这个有意思的观察，文章对误分类样本在对抗训练中产生的影响进行了探究。...不同的对抗样本产生方式下误分类样本集合对于整体鲁棒性的影响 接下来，作者在loss上添加了一个KL散度的正则化项，发现添加之后可以显著提升对抗鲁棒性（相比较于传统的交叉熵误差[CE, Cross Entropy...(反之，如果模型对于对抗样本和正常样本的输出分布类似，鲁棒性越高？)
对抗性攻击（ adversarial attacks）是一种常见且难以察觉的威胁手段，它通过操纵目标机器学习模型，可能会“悄悄”破坏许多数据样本。...实验表明，利用模型的可解释性和对抗攻击之间的内在联系，可以发现哪些数据样本可能会受到了对抗干扰。...在这种情况下，防御者必须生成大量的对抗性样本，并对目标网络进行微调，才能正确分类修改后的示例。这种方法所生成的样本和训练成本是相当高的，而且在一定程度上会降低目标模型在原始任务上的性能。...3 对抗性示例的无监督检测 根据解释图（explanation maps）检测对抗性示例分为以下几个步骤。...他们的发现，无监督的检测方法能够检测各种对抗攻击，并且性能表现远超其他已知方法。
攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。...研究人员称这类具有攻击性的输入样本为对抗样本。...随后越来越多的研究发现，除了DNN模型之外，对抗样本同样能成功地攻击强化学习模型、循环神经网络(RNN)模型等不同的机器学习模型，以及语音识别、图像识别、文本处理、恶意软件检测等不同的深度学习应用系统。...本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。 二、对抗样本简介 神经网络是目前人工智能系统中应用最广泛的一种模型，是一种典型的监督学习模型。...对抗样本对模型y=f(x)的影响如图 2所示。 ? 图2 对抗样本对神经网络模型的影响 对输入数据x中加入一个扰动量（图2中的∆x1和∆x2），可以使模型y=f(x)的输出发生较大的变化。
作者Jiajun Lu等4人在论文中表示，自动驾驶汽车的检测系统可能很难被抗样本干扰，因为它们捕捉到的图像是多尺度、多角度和多视角的。...论文地址： https://arxiv.org/abs/1707.03501 如果你还不了解对抗样本，可以阅读量子位的两篇旧文： 想骗过人脸识别？...但只要把它放大1.002倍，分类器将更可能将图片划分到正确标签tabby_cat（虎斑猫）——这就是一种不稳固的对抗样本。 ? 然而，我们想通过积极的尝试来找到稳固的对抗样本。...因为已经有研究证明，物理世界中也有对抗样本。...△ 一个尺度不变对抗样本 即使我们只修正与猫咪对应的像素，也同样可以创造出一张无论怎样缩放都能呈现“对抗”的扰动图像。
本文提出的生成对抗样本的的方法很有趣，它是利用水印的不可察觉性，在水印上做文章从而生成对抗样本，即在干净图像中添加有意义的水印也可以攻击深度神经网络模型。...如下图所示是分别是字母水印对抗样本和logo水印的对抗样本。 ? 1.论文的贡献 本文的贡献可以归结如下三点: 作者提出了一种新的对抗样本算法Adv-watermark。...该优化方法采用基于种群的全局搜索策略方式生成对抗性样本。 实验结果显示，当水印大小为宿主图像大小的4/9（个人感觉扰动的像素过多，有点违背对抗样本的定义）时，它可以获得97%以上的攻击成功率。...在宿主图像中嵌入可看作是一个实际扰动的对抗性水印，可以对局部进行修改主机映像的信息。对抗性水印扰动允许干净图像成为对抗样本。...下图为各种电视台标识的对抗样本，其中原始的类标签是黑色的，而对抗样本的类标签是红色的。
metagenomics on a nanopore）为封面，刊登了英国东安格利亚大学 Justin O'Grady 博士及合作者共同发布的首个使用纳米孔技术的快速、经济的宏基因组测序方法，直接从患者呼吸道样本中准确快速地识别细菌病原体...，并在 6 小时内准确检测抗性基因的突破性研究。...据悉，为了能够准确、快速地识别细菌病原体，研究团队开发了一种能够从临床样本中去除多达 99.99％的宿主核酸的流程，并在便携式 MinION 测序仪上开展了实时的检测和分析。...该方法从样品到结果仅需 6 小时，对病原体检测的敏感性 96.6％、特异性 41.7％，同时可检测抗生素抗性基因； 4....二、下载数据 https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB30781 三、病原微生物鉴定 3.1单个样本 过滤宿主序列 #数据路径 #/data
怎样才能确保生成的对抗样本符合这样的定义？本文深入解析了对抗样本背后的数学定义，并帮助读者重新理解对抗样本的定义。 对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。...原始图像（左图），对抗噪声（中图），扰动后的图片即对抗样本（右图）被错误地分类为数字 2 对抗样本的正式定义如下所示： ?...我们也将看看最近有关不依赖于在原始图像上进行扰动而生成对抗样本的技术，探究这样生成的图片是否满足对抗样本的定义。...在许多情况下，通过简单检查背景像素是否修改来为对抗样本创建检测机制是微不足道的。如果攻击者知道了这种检测机制，就能够绕过它。那我们要如何选择ε呢？ 这里给出一个对每张图片并不使用相同ε的例子。...生成式对抗样本 有篇非常酷的论文 (https://arxiv.org/pdf/1805.07894.pdf) 介绍了一种新的制作对抗样本的方法。
.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像 detector=MTCNN() face_list=detector.detect_faces(img)#人脸检测与对齐...(img,keypoints["mouth_right"],1,(0,0,255),2) cv2.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",img) 算法：人脸检测是将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起...P-Net：Proposal Net，实现人脸候选框提取 R-Net：Refine Net，在P-Net输出结果的基础上进一步去除错误的候选框 O-Net：Output Net，与R-Net类似，最终输出人脸
人脸检测历险记 可能跟我一样，人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务，OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测，然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测，但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型，只能检测正脸，在前深度学习时代，效果已经是很好的了。...基于深度学习的人脸检测 想要深入学习的小伙伴可以尝试自己训练一个人脸检测模型练手，这里直接在Github上找一个能跑的模型CenterFace。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测，显得略微有些没意思，所以在人脸检测的基础上，加点其他的更有意思的东西，比如上次刚玩过的卡通化。
选自 arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 胶囊网络（capsule network，CapsNet）可以自动把对抗样本揪出来啦。如果对抗样本让分类器把看起来是?的图像识别成了?...我们利用两种分布之间的不同并提出 DARCCC 来基于类别重建检测对抗样本。DARCCC 可以基于重建距离的阈值来分辨对抗样本。...图 1 展示了真实样本和对抗样本的重建图像；对抗重建和输入图像之间的偏差启发了本研究的方法。 ?...图 2：在 MNIST 的真实数据和对抗数据上，capsule 模型（图左）、CNN+R（图中）、Masked CNN+R（图右）的输入和重建样本之间的 L2 距离直方图。...简言之，研究者表示：结合重建过程，CapsNet 可以用来自动检测对抗攻击，不需要人力；并且 CapsNet 防御对抗攻击的能力更强，只有和攻击目标很像的对抗样本才更容易成功 CapsNet，这也削弱了样本的对抗性
前边已经详细介绍过人脸检测，其实检测类都可以归属于同一类，毕竟换汤不换药！...无论是人脸检测还是笑脸检测，又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理，用的是detectMultiScale函数，其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数（还是熟悉的味道！）...这里主要分两步来说： 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下，可以实现对图片的检测，也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测，需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下： ?
本文主要介绍了一种简单的人脸检测方法，通过随机裁剪图像并训练神经网络来检测人脸。该方法可以用于小规模数据集的人脸检测，并且可以通过调整代码来适应不同大小的数据集...
鉴于对抗样本转移到物质世界，可以使其变得非常强大，因此这是一个值得关注的安全问题。比如说人脸识别，若一张对抗图像也被识别为真人的话，就会出现一些安全隐患及之后带来的巨大损失。...在这篇文章中，将手把手带领读者利用TensorFlow实现一个简单的算法来合成对抗样本，之后使用这种技术建立一个鲁棒的对抗性例子。...在这个框架中，对抗样本是解决一个约束优化的问题，可以使用反向传播和投影梯度下降来解决，基本上也是用与训练网络本身相同的技术。算法很简单： 首先将对抗样本初始化为X'←X。...(image-7a063e-1515921665436)] 鲁棒的对抗样本 现在来看一个更高级的例子。...遵循我们的方法来合成稳健的对抗样本，以找到对猫图像的单一扰动，这在某些选择的变换分布下同时对抗，可以选择任何可微分变换的分布；在这篇文章中，我们将合成一个单一的对抗输入，设置θ∈[- π/4，π/4]，
介绍 这次介绍一篇CVPR2020的工作，Adversarial Examples Improve Image Recognition，该工作主要揭示了对抗样本对图像分类的促进作用。...关于对抗样本，可以查看我的这篇文章 对抗训练的影响 对抗样本一直以来大家对其印象都不好，使分类器出错，难以进行防御，白盒攻击下的防御大多数难以真正完全防御住。...这种现象，可以理解为是数据扩充之后的影响，对抗样本可以理解为原有样本的一个相邻样本。 只不过，由于对抗样本和正常样本的分布存在差异，因此，正确率一开始会下降。...image-20210408201322630 由于对抗样本和干净样本的分布不同，但是却过的同一个BN进行训练，这会使得BN学习到的超参数趋近于二者的联合分布。...直觉地，我们直接加一个额外的BN，专门给对抗样本训练用 ? image-20210408201516402 我们生成对抗样本的时候也使用这个额外的BN层，训练的时候也一样。
对抗攻击 这是一个黑盒的对抗样本攻击，如上图所示，攻击者只能进行输入，并且获得置信度的输出，不能对模型进行反向传播。...有关于白盒的对抗样本攻击，可以查看我这篇文章 不能反向传播，会导致对抗样本难以生成。那么怎么进行攻击呢，有一些工作的思路是训练一个替代模型（substitute model）来进行攻击。...替代模型是指利用类似分布的数据集，或者利用多次输入输出的结果，训练一个新的模型，并在新的模型上进行反向传播，进而得到一个对抗样本。
不多说了，直接代码吧： 生成AFLW_ann.txt的代码，其中包含图像名称 和 图像中人脸的位置（x,y,w,h）; ** AFLW中含有aflw.aqlite文件。...f: f.writelines("%s\n" % line for line in list_annotation) AFLW图片都整理到flickr文件下（含0,1,2三个文件），生成人脸的程序...（并且对人脸进行了左右镜像）： import os from PIL import Image from PIL import ImageFile # ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES
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