| 图像对抗样本研究综述 |
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| 引用本文： | 陈梦轩,张振永,纪守领,魏贵义,邵俊.图像对抗样本研究综述[J].计算机科学,2022,49(2):92-106. |
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| 作者姓名： | 陈梦轩 张振永 纪守领 魏贵义 邵俊 |
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| 作者单位： | 浙江工商大学计算机与信息工程学院 杭州310018;浙江大学计算机科学与技术学院 杭州310058;浙江工商大学信息与电子工程学院 杭州310018;浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院 杭州310018 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2019YFB1804500);国家自然科学基金(U1709217)。 |
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| 摘 要： | 随着深度学习理论的发展,深度神经网络取得了一系列突破性进展,相继在多个领域得到了应用.其中,尤其以图像领域中的应用(如图像分类)最为普及与深入.然而,研究表明深度神经网络存在着诸多安全隐患,尤其是来自对抗样本的威胁,严重影响了图像分类的应用效果.因此,图像对抗样本的研究近年来越来越受到重视,研究者们从不同的角度对其进行...
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| 关 键 词： | 深度学习 图像领域 对抗样本 对抗攻击 防御方法 物理世界 |
Survey of Research Progress on Adversarial Examples in Images |
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| CHEN Meng-xuan,ZHANG Zhen-yong,JI Shou-ling,WEI Gui-yi,SHAO Jun.Survey of Research Progress on Adversarial Examples in Images[J].Computer Science,2022,49(2):92-106. |
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| Authors: | CHEN Meng-xuan ZHANG Zhen-yong JI Shou-ling WEI Gui-yi SHAO Jun |
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| Affiliation: | (School of Computer and Information Engineering,Zhejiang Gongshang University,Hangzhou 310018,China;College of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China;School of Information and Electronic Engineering,Zhejiang Gongshang University,Hangzhou 310018,China;Sussex Artificial Intelligence Institute,Zhejiang Gongshang University,Hangzhou 310018,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Deep learning Image field Adversarial examples Adversarial attacks Defense methods Physical world |
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