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CVPR2025 | 对抗样本 智能安全方向论文汇总 | 持续更新中~
摘要： 作为对抗攻击的一种防御策略，对抗性检测旨在根据自然数据和对抗性数据之间的分布差异和噪声模式差异，从数据流中识别并过滤出对抗性数据。
6. 模型安全：对抗攻击 — 人工智能：数据与模型安全 1. 0. 0 documentation
在攻击对抗训练、集成对抗训练或PGD对抗训练的模型时，AdvGAN取得了比FGSM和CW方法更高的成功率。 虽然目前已经提出了大量的攻击方法来评估模型的对抗鲁棒性，但由于超参数调整不当、梯度遮掩（gradient masking）等陷阱，导致模型的鲁棒性会被高估。
人工智能安全笔记（3） 对抗样本的检测与防御 - 知乎
基于分布统计的对抗样本检测的核心思想是利用对抗样本与原始样本的不同数字特征（即样本通过网络后得到的概率分布的形状），通过检测输入是否符合正常样本的分布，从而判断输入是否具有对抗性。
对抗学习——对抗攻击方法+对抗防御方法(待续) - 知乎
尽管对抗性实例的生成原理尚未得到科学解释，但近年来，研究人员通过探索对抗性实例生成算法，为提高深度神经网络的安全性提供了理论和实践基础。
AI 检测器和 AI 检查器用于 ChatGPT 及更多 - Undetectable AI
使用我们的免费 AI 检测器检查您的 ChatGPT 或 AI 文本是否会被标记为 AI 生成。 一键获取主要 AI 检查工具的结果。
关于AI图片检测手段的反制思路 - 知乎
为了对抗AI检测手段，关键的反制策略在于改变图像中的这些深度特征，使得其与AI生成的典型特征不再一致，但又不明显影响图像的视觉效果。
开源系列：AI对抗攻防算法开源平台，哪家强？ - 知乎
现有的四大AI 对抗安全算法平台，CleverHans、Foolbox、ART、ARES，均有统一的底层框架和图像分类领域典型攻防算法，大型交友社区Github上都能测评。
让AI也懵圈：一次CTF中的对抗样本生成与应用 | YoSheeps 学习笔记
引言在当前人工智能的应用中，模型通常会基于大量的数据进行训练，以帮助其做出准确的预测。 然而，既然是预测，就难免会出现失误。 因此，如何确保模型的鲁棒性和安全性成为了一个至关重要的话题。 对抗样本（Adversarial Examples）攻
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