模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架，从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点，利用防御方法的创新为其它领域的科学研究提供思路。
基于输入输出扰动的模型窃取防御方法-张辰龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/07/21/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e8%be%93%e5%85%a5%e8%be%93%e5%87%ba%e6%89%b0%e5%8a%a8%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%aa%83%e5%8f%96%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
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机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一…
本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法，从算法思想，实验结果，算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结，阐述了模型窃取检测领域的难点，提升对模型安全领域问题的认识
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现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推…
