ディープニューラルネットワーク (DNN) を介した敵対的な例の転送可能性は、多くのブラックボックス攻撃の核心です。いくつかの代替モデルの入力の多様性を高めることにより、転送可能性を改善するため

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/03 12:56

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733131258542356068/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.05086v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.05086v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2302.05086v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">代替モデルをよりベイジアンにすることで、敵対的な例の転送可能性を高めることができます</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/Bayesian">Bayesian</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/approximation">approximation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/DNN">DNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を介した敵対的な例の転送可能性は、多くのブラック ボックス攻撃の核心です。いくつかの代替モデルの入力の多様性を高めることにより、転送可能性を改善するため</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230303#bookmark-4733131258542356068"><span class="datetime-body">2023/03/03 12:56</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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