深度学习作为人工智能技术的重要组成部分,被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。尽管深度学习在图像分类和目标检测等任务中取得了较好性能,但是对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应用构成了潜在威胁,进而影响了模型的安全性。在简述对抗样本的概念及其产生原因的基础上,分析对抗攻击的主要攻击方式及目标,研究具有代表性的经典对抗样本生成方法。描述对抗样本的检测与防御方法,并阐述对抗样本在不同领域的应用实例。通过对对抗样本攻击与防御方法的分析与总结,展望对抗攻击与防御领域未来的研究方向。
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在我国,人工智能已经成为赋能实体经济、助推高质量开展的新动能。但是,每一项新技能在从诞生到使用的过程中,安全问题都会如影随行。 从目前的开展趋势看,人工智能在网络安全范畴得到了越来越广泛的使用,未来将在网络安全防御、主动性网络策略方
服务器防攻击怎么防?壹基比小喻来教你们。 一些常见的服务器攻击如木马病毒等都是可以通过平常的安全维护以及防火墙来解决,而不一般的服务器攻击,如三大无解攻击方式:ddos攻击、cc攻击和arp欺骗。这种攻击无法防御,只有使用ddos云防护才能