10.3969/j.issn.2095-2163.2019.06.023
信息安全领域中鲁棒的深度学习及其应用研究
本文初步探索了深度学习模型脆弱性,存在的潜在原因之一归结于其网络结构中高度敏感的局部线性行为.而对抗性训练的提出,旨在对抗扰动的训练集上训练深度学习模型,是一种有效的正则化方法,可缓解其脆弱性问题.由于传统对抗性训练算法依赖于已知攻击算法,在抵御其攻击时性能十分有限,而基于特征掩膜(Feature Mask)和特征填补( Feature Pad?ding)的对抗性训练防御策略的提出,不仅不依赖于对抗样本,还能提高深度学习模型的鲁棒性及安全性,并在公开交通标识识别和人脸识别数据集上,验证了所提对抗性训练防御策略在对抗环境下较优的防御性能.
深度学习、脆弱性、局部线性、对抗性训练、特征掩膜、特征填补
9
TP391(计算技术、计算机技术)
2020-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
111-117,120
