Ataques de muestra adversaria guiados por distribución de probabilidad para aumentar la transferibilidad y la interpretabilidad
Autores: Li, Hongying; Yu, Miaomiao; Li, Xiaofei; Zhang, Jun; Li, Shuohao; Lei, Jun; Huang, Hairong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Ataques de muestra adversaria guiados por distribución de probabilidad para aumentar la transferibilidad y la interpretabilidad
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Tecnología
Muestras adversarias
Transferibilidad
Modelo generativo probabilístico
Método de ataque
Seguridad de la inteligencia artificial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, con el rápido desarrollo de la tecnología, los problemas de seguridad de la inteligencia artificial (IA) representados por el ataque de muestra adversaria han despertado una amplia preocupación en la sociedad.
Descripción
En los últimos años, con el rápido desarrollo de la tecnología, los problemas de seguridad de la inteligencia artificial (IA) representados por el ataque de muestra adversaria han despertado una amplia preocupación en la sociedad.