No tan robusto después de todo: evaluando la robustez de las redes neuronales profundas ante ataques adversariales no vistos
Autores: Garaev, Roman; Rasheed, Bader; Khan, Adil Mehmood
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
No tan robusto después de todo: evaluando la robustez de las redes neuronales profundas ante ataques adversariales no vistos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Redes neuronales profundas
Ataques adversarios
Entrenamiento robusto
Entrenamiento adversario
Ataques de -norma
Arquitecturas de modelos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Las redes neuronales profundas (DNNs) han ganado prominencia en varias aplicaciones, pero siguen siendo vulnerables a ataques adversariales que manipulan datos para engañar a una DNN.
Descripción
Las redes neuronales profundas (DNNs) han ganado prominencia en varias aplicaciones, pero siguen siendo vulnerables a ataques adversariales que manipulan datos para engañar a una DNN.