檢索結果:共4筆資料 檢索策略: "毛敬豪".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="對抗式樣本"
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為了識別現在非常流行且有重大危害的物聯網惡意軟體,許多針對惡意軟體的檢測方法被提了出來,但現有許多檢測方法並不是以實際惡意程式存在的區段進行判別,而只學習到惡意程式與正常程式的差異,並不是非常有價值…
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在這幾年來深度神經網路不斷的發展及進步,在許多的任務中達到令人印 象深刻的結果,為了要達到更好的結果,眾人不停的在資料集、特徵處理或者 模型架構、參數調校方面花費許多心力,而模型的穩健性往往被人忽略…
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近年 AI 被大家廣為使用和依賴,然而對抗式樣本的出現卻影響了 AI 模型 的穩健性。對抗式樣本是一種特別設計的樣本,以其作為模型的輸入會讓模型 做出錯誤的預測,然而這些樣本卻不會影響人類的判定。不…
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近期,對抗式攻擊研究受到愈來愈多學者關注,由於對抗式攻擊難以察覺,對機器學習應用而言是潛在的安全威脅。在過去,對抗式攻擊必須先取得模型內部參數。然而,在無法獲取模型參數的狀況下,近年來也有學者提出利…