- 笔记
- 1 About class
- 2 人工智能安全概论
- 人工智能概述
- AI 安全问题
- AI 安全问题分类一:组成要素
- AI 安全问题分类二:生命周期
- AI 安全问题分类三:系统架构
- 3 对抗样本算法
- 深度学习基础
- 人工智能模型特性
- 对抗样本攻击原理
- 经典对抗样本算法
- 快速梯度符号法(FGSM)
- 投影梯度下降法(PGD)
- 单像素攻击
- 黑盒攻击
- 对抗样本检测
- 基于特征学习的对抗样本检测
- 色深压缩
- 空间平滑
- 基于分布统计的对抗样本检测
- 基于中间输出的对抗样本检测
- 对抗样本防御
- 对抗训练
- 特征去噪
- 防御蒸馏
- 可证明式防御
- 4 人工智能完整性之数据投毒
- 基本概念
- 数据投毒威胁模型
- 数据投毒攻击方法
- 基于标签翻转的数据投毒攻击
- 基于优化的数据投毒攻击
- 基于梯度的数据投毒攻击
笔记
笔记
2023年6月30日修改
笔记
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人工智能概述
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