那么什么是对抗样本，对抗样本又是如何生成的呢？...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...随着对对抗样本研究的深入，可以利用对抗样本生成对抗网络(GANs)。...延伸阅读：一篇文章教你用 11 行 Python 代码实现神经网络
接Tensorflow深度学习算法整理(二) 对抗神经网络 对抗生成网络原理 对抗生成网络是15到16年被提出来，它能够解决图像生成的问题。...对抗生成网络可以使得我们在解决生成问题的时候，能够去借助到判别模型的优势。那么如何能借助判别模型的优势呢？...所以对抗神经网络需要有一个互相提升的环境。...假设我们用生成器去生成一个绿色曲线的分布，现在我们需要使用对抗生成网络的思想使用判别器蓝色的点去使得绿色曲线慢慢的靠近真实的黑点。...如果这个例子不好理解的话，那下面这个二次元的例子 这个图中，左边的部分是真实图片，而右边的部分都是通过对抗神经网络生成的图片。
你好，我是郭震 这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。...下面这段代码展示了使用PyTorch框架进行生成对抗网络（GAN）训练的基本流程。
那么什么是对抗样本，对抗样本又是如何生成的呢？...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...随着对对抗样本研究的深入，可以利用对抗样本生成对抗网络(GANs)。...关于对抗样本的更深的解决方案请查看对抗样本防御
我最近读了一篇有趣的文章，文章的题目是《对抗性的例子不是bug，而是特性》，这篇文章内容是关于一种截然不同的方式来看待对抗性的例子（1）。您可以点击文章底部原文链接，在网站文章中阅读此篇内容。...在他们的实验中，他们不是在RGB空间中对输出图像进行优化，而是在傅里叶空间中对其进行优化，并通过神经网络之前一系列的变换(例如抖动，旋转，缩放)来运行图像。 ? 我们能将这一结果与我们的假设相协调吗？...测试这个假设是相当简单的：使用一个对抗的鲁棒分类器进行（常规）神经风格的转移，看看会发生什么。...无论在何种情况下，这些伪影虽然有问题，但似乎在很大程度上不同于对抗性鲁棒性在神经风格转换中解决的问题。...也许对抗性健壮性只是偶然地修复或掩盖了非VGG体系结构在样式转换（或其他类似算法8）时失败的真正原因，即对抗性健壮性是良好样式转换的充分但不必要的条件。
本文对 3 篇神经网络安全相关论文进行了介绍。 近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下，神经网络后门攻击也悄然兴起。...本文选取了 IJCAI2019 的 3 篇论文，从目标检测对抗攻击、实时对抗攻击、神经网络后门攻击三个方面，为大家梳理最新进展。...而这种第三方 DNN 训练的不透明性，使得神经网络容易遭受特洛伊攻击。攻击者能够通过打断训练过程注入恶意行为，训练出带后门的神经网络模型，并将后门模型上传到平台上供用户使用。...小结: 针对神经网络的后门攻击方法已经趋于多样化，现有的防御方法多是在已知模型为后门模型的前提下降低后门攻击的成功率，而如何检测模型是否为后门模型的论文极少，此篇论文就是其中之一。...此外，通过扰动程度来检测后门插入痕迹这一思想直观易懂，检测后通过缓解方案确实有效降低了触发器的激活率，是神经网络后门攻击与防御领域值得关注的一篇论文。
来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 深度学习和神经网络的兴起为现代社会带来了各种机会和应用，例如对象检测和文本转语音。...然而，尽管看似准确性很高，但神经网络（以及几乎所有机器学习模型）实际上都可能受到数据（即对抗性示例）的困扰，而这些数据是从原始训练样本中进行的非常轻微的操纵。...他们认为，由于架构的高度线性，神经网络实际上很容易受到这些示例的影响。诸如LSTM的模型和诸如ReLU的激活函数仍然经常以非常线性的方式运行，因此这些模型很容易被线性扰动所欺骗。...这些简单的方法实际上可以欺骗深度神经网络，这一事实进一步证明了由于神经网络的线性，存在对抗性示例。...PyTorch的对抗训练 在Ian等人的同一篇论文中，提出了对抗训练的方法来对抗这些样本。简而言之，从训练集生成的对抗样本也包括在训练中。
第二季 这次继续围绕第一篇，第一季关于后门： 《APT对抗（一） 红蓝对抗关于后门对抗》做整理与补充。再深入一步细化demo notepad++。...作为攻击者，要首先考虑到对抗成本，什么样的对抗成本。影响或阻碍对手方的核心利益。把概念加入到后门，更隐蔽，更长久。...文章的标题既然为APT对抗（二） 红蓝对抗关于后门对抗，那么文章的本质只做技术研究，Demo本身不具备攻击或者持续控制权限功能。
生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种深度学习的框架，它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。...这一降采样的过程与卷积神经网络的过程十分类似。实际上，GAN网络架构中采用卷积神经网络作为判别模型是十分常见的。判别模型的网络架构如图1-2所示。...由于判别模型 的目标是将二者区分开，因此这是一个典型的分类预测问题，这也是卷积神经网络非常擅长的。实际上，目前主流的 GAN网络的判别模型往往都是卷积神经网络。...以上内容来自《GAN生成对抗神经网络原理与实践》，还想学习更多 GAN 的知识？...机会来了~ 在评论区留言你对 GAN 或者 AI 学习的看法 AI科技大本营将选出三名优质留言 携手【北京大学出版社】送出 《GAN生成对抗神经网络原理与实践》一本 截至6月18日14:00点 更多精彩推荐后疫情时代
本文汇总了ECCV 2020上部分对抗相关论文，后续公众号会随缘对一些paper做解读。感兴趣的同学，可先自行根据标题，搜索对应链接（有些paper可能未公布）。...值得注意的是，这里的对抗包括了生成对抗GAN、以及对抗攻击/防御，两者概念上是迥然的。
攻击者与防御者的本质对抗是什么？ 增加对方在对抗中的时间成本，人力成本。 这里要引用百度对APT的解释： APT是指高级持续性威胁。...做为攻击者的对抗，无开放端口，无残留文件，无进程，无服务。在防御者处理完攻击事件后的一定时间内，再次激活。...优点： 在对抗反病毒，反后门软件中有绝对优势，可本地多次调试，稳定性强壮。跨平台能力非常强壮，并且可以对后门选择方式任意，如主动后门，被动后门，人为化后门等。...优点：在对抗反病毒，反后门软件中有绝对优势，可本地多次调试，稳定性非常强壮。跨平台能力非常强壮，且可以对后门选择方式任意，如主动后门，被动后门，人为化后门等。...第二季从防御者角度来对抗。 后者 的话 目前国内市场的全流量日志分析，由于受制于存储条件等因素，大部分为全流量，流量部分分析。
，其在视频分析上具有无监督学习 、分割、场景解析、定位、时空表征、视频预测、表征预测、在线学习等能力，并且还在很多方面优于当前大热的生成对抗网络（GAN）。...新一代深度神经网络正在涌现。...它们可以识别一些图像中（但不是全部）目标所属的类型，并且对于对抗性的噪音和扰动非常敏感。...如果不可以，它可以激活增量学习，这是前馈神经网络做不到的。因此该网络本质上就可以执行在线学习。 我们认为这是机器学习的一个非常重要的特性，这是预测神经网络的一种天赋。...与生成对抗网络的关系 生成对抗网络（GAN）是现在一种非常流行的模型，其可以从数据分布中学习生成样本。
这是因为，神经网络非常容易被「对抗样本（adversarial example）」攻击。 在神经网络中，导致网络输出不正确的输入被称为对抗样本。我们最好通过一个例子来说明。让我们从左边这张图开始。...为了理解对抗样本，你可以把它们想象成神经网络的「幻觉」。既然幻觉可以骗过人的大脑，同样地，对抗样本也能骗过神经网络。 上面这个熊猫对抗样本是一个有针对性的 (targeted) 例子。...有趣的是，现在有更多的图像在前一类，即完全欺骗神经网络，而不是混淆它。看起来，让对抗样本变得更「类似数字」，倾向于在梯度下降时进行更好地收敛。 保护神经网络免受对抗攻击 真棒！...黑盒攻击 对抗样本中有一个有趣而重要的观察，那就是对抗样本通常不特定于某个模型或架构。针对某个神经网络架构生成的对抗样本可以很好地转换到另一个架构中。...正如对抗样本所表明的，这些模型的输出非常脆弱。我们必须小心，尽管神经网络的确具备人类的某些能力，但不要认为人的特质也属于神经网络。
对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。...不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。...探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集上训练网络 对抗样本的定义和产生 从2013年开始，深度学习模型在多种应用上已经能达到甚至超过人类水平...其中一种错误叫对抗样本（adversarial examples）。 对抗样本指的是一个经过微小调整就可以让机器学习算法输出错误结果的输入样本。...在图像识别中，可以理解为原来被一个卷积神经网络（CNN）分类为一个类（比如“熊猫”）的图片，经过非常细微甚至人眼无法察觉的改动后，突然被误分成另一个类（比如“长臂猿”）。
而最近，华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究者表示，要想对抗假新闻，用对应的假新闻生成器是最好的方法。研究者通过大量实验表示，最了解假新闻缺点、假新闻「造假水平」的会是原本的生成器。...开发对抗 Grover 等生成器的稳健验证技术非常重要。该研究发现，当目前最好的判别器能够获取适量训练数据时，其辨别假新闻和人类所写真新闻的准确率为 73%。...因此，开发对抗 Grover 等生成器的稳健验证技术非常重要。研究人员假设了一种情景：一个判别器可以获得 Grover 生成的 5000 条假新闻和无限条真实新闻。...其次，模型大小对生成器和判别器之间的对抗过程非常关键。使用 Grover 判别器对 Grover 生成的文本进行检测，总体上在所有 Grover 模型中都有大约 90% 的准确率。...但是，Grover 能够有效检测神经网络生成的假新闻，即使生成器比其大多了（如第 5 部分所示）。如果不开源生换器，那针对对抗攻击的手段就很少了。
研究人员写道：“我们的研究结果首次证明了目的是重新规划神经网络的对抗攻击可能性，这些结果证明了深度神经网络中令人惊讶的灵活性和脆弱性。”...以下是它的工作原理：恶意攻击者可以访问正在执行任务的对抗神经网络的参数，然后以转换的形式引入扰动或对抗数据，以输入图像。随着对抗性输入被馈送到网络中，它们将其学习的功能重新用于新任务。...尽管该论文的作者没有在复现神经网络（一种常用于语音识别的网络）中测试该方法，但他们假设成功的攻击可能会导致这类算法执行一系列非常广泛的任务。...研究人员写道：“对抗性程序也可以作为一种新的方式来实现更传统的计算机攻击，例如，随着手机普遍充当人工智能驱动的数字助理，通过将某人的手机暴露于对抗性图像或音频文件来重新编程，这种可能性会增加。...幸运的是，研究人员指出，随机神经网络似乎比其他神经网络更不容易受到攻击，并且对抗性攻击可以使机器学习系统更易于重新利用，更灵活，更高效。
作者 | 慕苏 【简介】 本文将两种生物视觉机制，分别是视网膜的非均匀采样机制和多种不同大小的感受野存在机制，应用到神经网络中，提高了神经网络的对抗鲁棒性。...比如，神经网络对于微小的对抗扰动十分脆弱，而人眼对于视觉刺激上的微小扰动则非常鲁棒。近年来，有大量工作表明人工神经网络在建模大脑的腹侧视觉流上具有适用性。...因此，本文提出将两种生物视觉机制应用到神经网络中，以提高神经网络的对抗鲁棒性。此外，作者通过消融实验，进一步分析了每种机制中影响神经网络鲁棒性的关键因素。 【模型介绍】 1....2、对抗鲁棒性 上图显示了在不同数据集上，随着对抗扰动大小的增加，不同模型的鲁棒性结果。...消融实验 作者通过消融实验来研究两种生物视觉机制中影响神经网络对抗鲁棒性的决定性因素。
给神经网络的输入添加偏移似乎不足够使得网络执行新任务。但是，该灵活性确实仅基于对网络输入的改动，且与深度神经网络的表达能力结果一致。...对神经网络输入添加偏移相当于修正网络第一层的偏置项（对于空间共享偏置项的卷积网络而言，该操作有效引入了新参数，因为添加的输入不受贡献偏置项的限制），因此对抗程序对应在低维参数子空间中的更新。...最后，迁移学习中的成功证明神经网络的表征可以泛化至完全不同的任务中。因此，对训练好的网络进行重编程的任务可能比从头训练网络简单一些，研究者通过实验对该假设进行了探索。 ? 图 1：对抗重编程图示。...研究者发现，经过训练的神经网络要比随机网络更容易受到对抗重编程的影响。这表明，对抗程序可以为了新的任务改变已有网络学习到的特征。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1806.11146 摘要：深度神经网络易受对抗攻击的影响。
---- 新智元编译 来源：Google Brain 编译：金磊、肖琴 【新智元导读】对抗攻击通常会使得神经网络分类错误，但谷歌大脑团队的Ian Goodfellow 等人的新研究提出一个更加复杂的攻击目标...：对神经网络重新编程，诱导模型执行攻击者选定的新任务。...该研究首次表明了神经网络惊人的脆弱性和灵活性。...我们提出一种设计对抗程序的训练过程，对抗程序将导致神经网络执行新的任务。在实验部分，我们演示了针对用于ImageNet数据分类的几个卷积神经网络的对抗程序。...方法 我们提出的攻击场景如下：当执行一个特定任务时，敌人已经获取了神经网络的参数，并希望通过使用一个可以加入到网络输入中的攻击程序来操纵网络的函数，以此来执行一个新的任务。
深度神经网络该何去何从？Geoffrey Hinton 的 Capsule 能够解决这一问题吗？ ? 科技公司正在借助机器学习的强大能力，将人工智能推向世界的每个角落。...但是令人激动不已的深度神经网络有一个很大的弱点：轻微变动图像、文本或语音数据就可以欺骗这些系统，造成感知误判。 这对机器学习产品是一个大问题，尤其是在视觉方面，比如自动驾驶汽车。...她和加州大学伯克利分校的同仁介绍了一种分析对抗攻击的方法，该方法可用于检测对抗攻击。Li 辩证地看待 Athalye 关于防御可攻破的项目，认为此类反馈可以帮助研究者进步。...防御对抗攻击可能对一些 AI 系统来讲较为简单。...「我认为基本问题在于深度神经网络与人脑的巨大差异。」Li 说道。 人类无法对感官欺骗完全免疫。
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