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Exposing Fine-Grained Adversarial Vulnerability of Face Anti-Spoofing Models 会议论文
, Vancouver, Canada, 2023-6-19
作者:  Yang, Songlin;  Wang, Wei;  Xu, Chenye;  He, Ziwen;  Peng, Bo;  Dong, Jing
Adobe PDF(1766Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：24/8  |  提交时间：2024/06/24
Improving Generalization of Adversarial Training via Robust Critical Fine Tuning 会议论文
, Paris, France, 2023-9
作者:  Zhu, Kaijie;  Hu, Xixu;  Wang, Jindong;  Xie, Xing;  Yang, Ge
Adobe PDF(1179Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：56/22  |  提交时间：2024/05/29
基于通用逆扰动的对抗攻击防御方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 10, 页码: 2172-2187
作者:  陈晋音;  吴长安;  郑海斌;  王巍;  温浩
Adobe PDF(11578Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：58/22  |  提交时间：2024/04/24
深度学习  通用逆扰动  对抗样本  通用防御  
Effective and Robust Detection of Adversarial Examples via Benford-Fourier Coefficients 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 5, 页码: 666-682
作者:  Cheng-Cheng Ma;  Bao-Yuan Wu;  Yan-Bo Fan;  Yong Zhang;   Zhi-Feng Li
Adobe PDF(9598Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：67/21  |  提交时间：2024/04/23
Adversarial defense, adversarial detection, generalized Gaussian distribution, Benford-Fourier coefficients, image classification  
Red Alarm for Pre-trained Models: Universal Vulnerability to Neuron-level Backdoor Attacks 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2023, 卷号: 20, 期号: 2, 页码: 180-193
作者:  Zhengyan Zhang;  Guangxuan Xiao;  Yongwei Li;  Tian Lv;  Fanchao Qi;  Zhiyuan Liu;  Yasheng Wang;  Xin Jiang;  Maosong Sun
Adobe PDF(1649Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：54/16  |  提交时间：2024/04/23
Pre-trained language models  backdoor attacks  transformers  natural language processing (NLP)  computer vision (CV)  
面向文本理解的对抗攻防方法研究 学位论文
, 2023
作者:  施家辉
Adobe PDF(3860Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：181/4  |  提交时间：2023/09/27
对抗攻击  对抗样本  对抗防守  深度神经网络  自然语言处理  
面向数据容错的鲁棒模式识别 学位论文
, 2023
作者:  李修川
Adobe PDF(3580Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：148/4  |  提交时间：2023/06/25
模式识别  标签噪声  对抗样本  
面向自然语言处理深度学习模型的归因解释研究 学位论文
, 2023
作者:  鞠一鸣
Adobe PDF(6216Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：195/10  |  提交时间：2023/06/04
自然语言处理  可解释人工智能  深度学习  归因解释  事后解释  
深度学习中的视觉对抗攻击方法研究 学位论文
, 2023
作者:  何子文
Adobe PDF(13003Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：226/14  |  提交时间：2023/05/26
对抗攻击  对抗样本  深度神经网络  人工智能安全  
面向隐私保护的深度学习研究 学位论文
, 2023
作者:  程安达
Adobe PDF(10596Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：183/3  |  提交时间：2023/05/24
隐私保护，深度学习，差分隐私，网络结构搜索，联邦学习