引言 在之前的文章中,我们介绍了对抗样本和对抗攻击的方法.在该系列文章中,我们介绍一种对抗样本防御的策略--对抗样本检测,可以通过检测对抗样本来强化DNN模型.本篇文章论述其中一种方法:feature squeezing,特征压缩通过将原始空间中许多不同特征向量对应的样本合并成一个样本,减少了对手可用的搜索空间.通过比较DNN模型对原始输入的预测与对实施特征压缩后的输入的预测,特征压缩能够以高精度检测出对抗样本,并且误报率很低.本文探讨两种特征压缩方法:减少每个像素的颜色位深度和空间平滑.这些简…

对抗网络之目标检测应用:A-Fast-RCNN 论文:A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection [点击下载] Caffe代码:[Github] 一. 深度学习正确的打开方式 深度学习的根基在于样本,大量的样本决定了深度网络的精确度和收敛性,针对样本的挖掘是深度学习的一个重要研究方向,这里我们先回顾两个概念 Easy Example 和 Hard Example : Easy Example:…

论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention-RPN.多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine-tune   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.0…

原文发表于百度空间,2009-07-02========================================================================== 快一个月没写东西了,随便写点~~ StealthCode检测似乎是RootkitUnhooker独有的功能,主要是检测那些无主的可执行代码片段.比如一些放在Pool中的代码,或者驱动中的代码但驱动隐藏了使得RKU无法找到,就认为是StealthCode了.RKU检测StealthCode的方法似乎是这样的(结…

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者: Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik 引用: Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation…

常规转录组测序     样品类型:去蛋白并进行DNase处理后的完整总RNA 样品需求量(单次): 植物和真菌样品:≥20 μg: 人.大鼠.小鼠样品:≥5 μg: 其他类型动物:≥10 μg: 原核生物样品:≥5μg. 样品浓度: 植物和真菌样品:≥250 ng/μL: 人.大鼠.小鼠样品:≥65 ng/μL: 其它类型动物样品:≥150 ng/μL: 原核生物样品:≥65 ng/μL. 样品纯度: 真核:OD260/280 =1.8-2.2:OD260/230 ≥2.0: 动物样品:RIN…

<script src="js/feature.js"></script> if (feature.webGL) { console.log("你的浏览器支持WebGL"); } else { console.log("你的浏览器不支持WebGL"); } 下面是Feature.js可进行的浏览器检测的特性列表. feature.async feature.addEventListener feature.canvas f…

所以我们的流程如图所示.将正负样本按 1:1 的比例转换为图像.将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入.在 GPU 集群中进行训练.我们同时训练了标准模型和压缩模型,对应不同的客户需求(有无 GPU 环境). 流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换.因为常规的网络一般能输入的尺寸也就是 300 x 300 上下,也就是 9K 左右的规模.而病毒样本的大小平均接近 1M,是远远大于这个尺寸.图像领域的常规转换方法就是缩放,或者用 pyramid pooling.这两者我…

最近,在全球安全领域的殿堂级盛会 DEF CON 2018 上,GeekPwn 拉斯维加斯站举行了 CAAD CTF 邀请赛,六支由国内外顶级 AI 学者与研究院组成的队伍共同探讨以对抗训练为攻防手段的 CTF.TSAIL 团队的庞天宇.杜超作为代表获得该项比赛的冠军,参加比赛的骨干成员还包括董胤蓬.韦星星等,TSAIL 团队来自于清华大学人工智能研究院,主要研究领域为机器学习. 同样在去年,该团队在 NIPS 2017 AI 对抗性攻防竞赛的三项比赛任务中(有/无特定目标攻击:攻击检测),全部…

8 月 19 日至 23 日,数据挖掘顶会 KDD 2018 在英国伦敦举行,昨日大会公布了最佳论文等奖项.最佳论文来自慕尼黑工业大学的研究者,他们提出了针对图深度学习模型的对抗攻击方法,是首个在属性图上的对抗攻击研究.研究者还提出了一种利用增量计算的高效算法 Nettack.此外,实验证明该攻击方法是可以迁移的. 图数据是很多高影响力应用的核心,比如社交和评级网络分析(Facebook.Amazon).基因相互作用网络(BioGRID),以及互连文档集合(PubMed.Arxiv).基于图数据…