图像分类中的对抗补丁研究综述

杨杰

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近年来,深度神经网络模型的安全性与鲁棒性成为了备受关注的重要问题。从前人们常探讨的对抗样本攻击,在物理世界中真正实施攻击的能力较弱,这促使了对抗补丁攻击的出现。文中介绍了图像分类模型中典型的对抗补丁攻击与防御方法相关研究,对其中的特点进行了分析,最后总结了对抗补丁研究中仍存在的主要挑战,并对未来的研究方向进行了展望。

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来源
《移动信息》 |2023年第1期|144-146|共3页
作者
杨杰;
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作者单位

广州大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
图像分类; 深度学习; 对抗补丁; 对抗补丁防御;

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