出于实现目的,翻译原文(侵删) Published in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI 2019) 源码地址:http://www.pami.sjtu.edu.cn/Show/56/115 目录: Abstract I. INTRODUCTION II. TYPE I ATTACK AND ITS RELATIONSHIP TO TYPE II A. Toy Example on Fe…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2001.01587v1 [cs.NE] 1 Jan 2020 Abstract 脉冲神经网络(SNN)被广泛应用于神经形态设备中,以模拟大脑功能.在这种背景下,SNN的安全性变得重要但缺乏深入的研究,这与深度学习的热潮不同.为此,我们针对SNN的对抗攻击,确认了与ANN攻击不同的几个挑战:i)当前的对抗攻击是基于SNN中以时空模式呈现的梯度信息,这在传统的学习算法中很难获得:ii)在梯度累积过程中,输入的连续梯度与二值脉…

有时间不用难免忘记,做个总结 1. Sniper (狙击手) 它使用一组Payload集合,依次替换Payload位置上(一次攻击只能使用一个Payload位置)被§标志的文本(而没有被§标志的文本将不受影响),对服务器端进行请求,通常用于测试请求参数是否存在漏洞. 每次作用在一处标记,payload只能设置一个.有多个标记时,依次对每个标记遍历payload,遍历时其他标记维持原样. 2. Battering ram (攻城锤) 它使用单一的Payload集合,依次替换Payload位置上被§…

本文是 XSS防御检查单的翻译版本 https://www.owasp.org/index.php/XSS_%28Cross_Site_Scripting%29_Prevention_Cheat_Sheet 介绍 本文描述了一种恰当地使用输出转码或者转义(encoding or escaping)防御XSS攻击的简单积极模式. 尽管存在巨量XSS攻击方式,遵守一些简单的规则能够彻底防住这类严重的攻击. 本文不探讨XSS攻击的商业和技术影响. reflected and stored XSS 可以…

Type Object 使用场景 你在制作一款和LOL类似的游戏,里面有许多英雄,因此你想建立一个英雄基类,然后把各种英雄都继承自该基类,这些英雄类都有生命值和攻击力等属性.每次策划想增加一个英雄,你都要设计一个新英雄类.到后来,已经有几百个英雄,而这些英雄类的结构都一样,只是里面的属性值不同,很明显代码设计出问题了. 类图如下: 代码如下: public abstract class Hero { private int mHp; private int mAttack; public Her…

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基…

Attack ML Models - 李宏毅 https://www.bilibili.com/video/av47022853 Training的Loss:固定x,修改θ,使y0接近ytrue. Non-targeted Attack的Loss:固定θ,修改x,使y‘远离ytrue. Targeted Attack的Loss:固定θ,修改x,使y‘远离ytrue且接近yfalse. constraint:x‘和原图像x0的相似度,必须小于阈值ε.有多种计算方法,如L2-norm,L-infin…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2003.10399v2 [cs.CV] 23 Jul 2020 ECCV 2020 1 https://github.com/ssharmin/spikingNN-adversarial-attack Abstract 在最近对可信任的神经网络的探索中,我们提出了一个潜在的候选,即脉冲神经网络(SNN)之于对抗攻击的内在鲁棒性.在这项工作中,我们证明对CIFAR数据集上的深度VGG和ResNet结构,在基于梯度的攻击下,…

目录 概 主要内容 问题描述 Differential Evolution (DE) 实验 Su J, Vargas D V, Sakurai K, et al. One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2019, 23(5): 828-841. @article{su2019one, title={One Pixel Attack f…

About this Course AI is not only for engineers. If you want your organization to become better at using AI, this is the course to tell everyone--especially your non-technical colleagues--to take. In this course, you will learn: The meaning behind com…