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深度学习中对抗样本攻击与防御方法研究

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在介绍对抗样本概念、探讨对抗样本产生原因的基础上,从不同领域分析经典的对抗样本攻击方法,从不同研究方向阐述主要的对抗样本防御方法,梳理现有研究成果的优势与不足,给出未来对抗样本研究的发展趋势.
Research of Adversarial Samples Attacksand Defenses Methods in Deep Learning
This paper introduces the concept of adversarial samples and explores the reasons for the generation of adversarial samples firstly.Secondly,it analyzes the classical adversarial samples attack methods from different fields and expounds the main adversarial samples defense methods from different research directions.Finally,it reviews the advantages and disadvantages of the existing research results and gives the future development trend of adversarial sample research.

deep learningdeep neural networkadversarial samplesadversarial attacks and defen-sesartificial intelligence

陈国凯、冯辉

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淮南师范学院 计算机学院,安徽 淮南 232038

深度学习 深度神经网络 对抗样本 对抗攻击与防御 人工智能

淮南师范学院自然科学研究项目安徽省高等学校自然科学研究重点项目

2020XJYB0112022AH051579

2024

唐山师范学院学报
唐山师范学院

唐山师范学院学报

影响因子:0.204
ISSN:1009-9115
年,卷(期):2024.46(3)