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/
基于突变的模糊测试对于漏洞检测能力的开发和测试资源的利用较为重要，为了快速、高效地寻找到待测程序中的缺陷，需要提高模糊测试过程的测试效率。本次报告为大家介绍了基于突变的模糊测试的基…
本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…
针对神经网络模型的缺陷测试使用了神经元覆盖率指标指导测试，这是一种从软件测试领域迁移的概念，指的是测试激活的神经元越多，测试越充分。但是近年来这种测试方法的有效性存疑，特别是测试生…
面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…
目前音频处理领域各种系统的参数优化研究，通常把系统的各个层次（一般包括特征提取、特征向量生成、模型训练等）割裂开来进行相互独立的参数寻优，再将独立寻优结果进行简单组合，构成系统的参…
本次报告主要从Transformer框架入手，介绍基于Transformer模型的时间序列分析方法。针对Transformer模型的位置嵌入、注意力机制、模型架构三个方向在时间序列…
事务是MySQL数据库用户保证一组sql操作的完整性的一种机制，确保一组操作能够全部成功或者全部失败，不会出…
优化问题在日常生活中比较常见，而对于数据挖掘领域优化问题则更为常见，更为普遍。任何一种算法在设计之初必然预留了一组可调的参数，以期通过参数调节来得到算法的最佳效果。因为参数优化问题…
本报告介绍多人协作开发中Git的使用，通过讲述版本控制的概念和比对不同版本控制的区别，详细阐述Git底层工作原理及Git多人协作流程和核心用法，掌握Git相关基本知识及Git的核心…
随着人工智能等新兴技术在教育中广泛应用，推动了学习方式的深刻变革。面对多元化的学习需求及海量学习资源, 如何迅速完成学习目标、降低学习成本、个性化分配学习资源等问题成为限制个人和时…
