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面向图像数据的对抗样本检测与防御技术综述
文献摘要：
对抗样本是当前深度学习神经网络研究的热点问题.目前,对抗样本技术的研究主要分为2方面:生成攻击、检测防御.在总结对抗样本生成攻击技术的基础上,面向图像数据的对抗样本检测与防御技术综述从对抗样本的检测与防御的角度对面向图像数据的对抗样本防御技术进行了总结.综述从特征学习、分布统计、输入解离、对抗训练、知识迁移及降噪6个方面将检测与防御技术进行归类,介绍检测与防御技术的演进,分析其特点、性能,对比不同技术的优缺点,给出了检测效果和防御效果的综合评价.最后对当前该领域的研究情况进行了总结与展望.
文献关键词：
深度学习;神经网络;对抗样本检测;对抗样本防御;降噪
中图分类号：
作者姓名：
张田;杨奎武;魏江宏;刘扬;宁原隆
作者机构：
战略支援部队信息工程大学 郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]张田;杨奎武;魏江宏;刘扬;宁原隆-.面向图像数据的对抗样本检测与防御技术综述)[J].计算机研究与发展,2022(06):1315-1328
A类：
B类：
图像数据,对抗样本检测,防御技术,技术综述,深度学习神经网络,结对,对抗样本生成,攻击技术,对抗样本防御,特征学习,解离,对抗训练,知识迁移,降噪,检测效果,研究情况,总结与展望
AB值：
0.288897
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