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对抗样本的攻防算法研究
对抗样本的攻防算法研究
作者:
刘子龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
对抗样本
深度学习
神经网络
鲁棒性
摘要:
深度学习技术的深入发展推动了人工智能的崛起.但在深度学习中,对抗样本的存在为人工智能技术带来了极大的安全隐患,制约了深度学习和人工智能的发展与普及.文章主要介绍了对抗样本的概念,阐述了对抗样本的线性解释.之后,分析了几种经典的对抗攻击算法和对抗防御算法.在此基础上,文章根据研究进展分析了经典方法的有效性并提出了未来研究的挑战.
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文献信息
篇名
对抗样本的攻防算法研究
来源期刊
无线互联科技
学科
关键词
对抗样本
深度学习
神经网络
鲁棒性
年,卷(期)
2021,(24)
所属期刊栏目
实验研究
研究方向
页码范围
126-129
页数
4页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-6944.2021.24.057
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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研究主题发展历程
节点文献
对抗样本
深度学习
神经网络
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
无线互联科技
主办单位:
江苏省科技情报研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1672-6944
CN:
32-1675/TN
开本:
16开
出版地:
江苏省南京市
邮发代号:
创刊时间:
2004
语种:
chi
出版文献量(篇)
18145
总下载数(次)
78
总被引数(次)
27320
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英文译名:
官方网址:
项目类型:
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