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摘要:
随着深度学习和神经网络的不断发展,深度神经网络已经广泛应用于多个领域,其安全性也日渐受到人们的关注.对抗攻击和对抗样本作为神经网络最大的威胁之一,近年来成为研究的热点.同时,对抗攻击及其防御的研究也对神经网络认知能力的提升具有重要的意义.本文围绕对抗攻击及其防御,介绍了基本原理和一些经典算法,并就对抗攻击的意义与作用、发展趋势进行了阐述.
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文献信息
篇名 针对神经网络的对抗攻击及其防御
来源期刊 航空兵器 学科 工学
关键词 深度学习 神经网络 对抗攻击 对抗样本 防御算法 人工智能
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 人工智能基础理论与技术
研究方向 页码范围 11-19
页数 9页 分类号 TJ760|TP18
字数 9561字 语种 中文
DOI 10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何正保 上海交通大学自动化系 1 0 0.0 0.0
2 黄晓霖 上海交通大学自动化系 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
神经网络
对抗攻击
对抗样本
防御算法
人工智能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
航空兵器
双月刊
1673-5048
41-1228/TJ
大16开
河南省洛阳市030信箱3分箱
1964
chi
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