PythonライブラリART「Adversarial Robustness Toolbox」。“AIに対する攻撃手法（敵対的サンプル攻撃、データ汚染攻撃、モデル抽出、メンバーシップ推論など）とそれらに対する防御手法を検証”ができる。第2回標的型の回避攻撃

misshiki のブックマーク 2020/09/28 14:10

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4691860839785156578/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/jpsec.ai/adversarial-example-targeted-evasion-attack/" data-original-href="https://jpsec.ai/adversarial-example-targeted-evasion-attack/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fjpsec.ai%2Fadversarial-example-targeted-evasion-attack%2F" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">第２回：敵対的サンプル -標的型の回避攻撃-</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%82%BB%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3">セキュリティ</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">PythonライブラリART「Adversarial Robustness Toolbox」。“AIに対する攻撃手法（敵対的サンプル攻撃、データ汚染攻撃、モデル抽出、メンバーシップ推論など）とそれらに対する防御手法を検証”ができる。第2回 標的型の回避攻撃</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20200928#bookmark-4691860839785156578"><span class="datetime-body">2020/09/28 14:10</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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