对抗攻击

天地一流殇

SimBA算法实现过程操作：将频率扰动通过trans( )转为像素域扰动加到原始图像上（trans返回频率域转换为像素域的结果）

李宏毅深度学习教程第12-13章对抗攻击 + 迁移学习transfer learning第十节来自人类恶意的攻击 --【2025版】李宏毅机器学习系列课程第十一节领域自适应 -- 【2025版】李宏毅机器学习系列课程

【论文阅读】-《RayS: A Ray Searching Method for Hard-label Adversarial Attack》Jinghui Chen University of California, Los Angeles jhchen@cs.ucla.edu Quanquan Gu University of California, Los Angeles qgu@cs.ucla.edu 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.12792

四口鲸鱼爱吃盐

BMVC2023 | 多样化高层特征以提升对抗迁移性论文链接GitHub链接本文 “Diversifying the High-level Features for better Adversarial Transferability” 提出多样化高级特征（DHF）方法，利用 DNNs 参数冗余，在梯度计算时对高层特征随机变换并与良性样本特征混合，提升对抗样本迁移性。在 ImageNet 数据集实验表明，DHF 能有效提升基于动量攻击的迁移性，在基于输入变换的攻击中表现更优，攻击防御模型时也显著优于基线方法。

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型的对抗攻击与防御技术研究（137）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

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