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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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内容分析
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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
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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
相关学者/机构
期刊影响力
无线互联科技
半月刊
1672-6944
32-1675/TN
16开
江苏省南京市
2004
chi
出版文献量(篇)
18145
总下载数(次)
78
总被引数(次)
27320
相关基金
海南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导