对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失函数梯度方向添加一个细小的扰动，来“增大”损失，进而改变目标函数的输出。而我们通过FGSM基于目标模型生成对抗样本，并将其与原始样本组合去训练一个二分类器，最终将对抗样本从原始样本中“剔除”出去。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/10/17/%e7%ae%80%e8%bf%b0%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e6%a3%80%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%b3%95/
元胞自动机(cellular automata，CA) 是一种时间、空间、状态都离散，空间相互作用和时间因果…
详细介绍Git的原理、初级和进阶用法
深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），…
1. 基本知识 由于Android系统使用的是Linux内核，在Linux上使用的很多攻防技术都能被应用到Android上，进程注入技术就是其中一种。（以下有关进程注入的描述大多针…
1 基本概念 维基百科对动态规划（Dynamic programming，DP）的定义：它是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂…
人工智能系统面临着多种安全威胁，其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的，简单分…
二进制文件复合类型恢复技术在程序理解、逆向分析和漏洞检测等领域具有关键价值，能够显著提升类型信息还原与代码语义解析的准确性与效率。该技术通过推断和重建结构体、数组等复杂数据类型，有…
背景知识 序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的…
本次报告介绍一种域自适应网络嵌入框架DANE，该框架解决了嵌入空间偏移和嵌入分布偏移的问题。在DANE中，来自多个网络的节点通过一组共享的可学习参数被编码为向量，以便向量共享对齐的…
深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础，对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞，是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库…
