服务一个人的系统，和服务一亿人的系统，复杂度有着天壤之别。本文从工程师文化、组织战略、公司内部协作等角度来分析软件复杂度形成的原因，并提出了一些切实可落地的解法。 服务一个人的系统，和服务一亿人的系统，复杂度有着天壤之别。本文从工程师文化、组织战略、公司内部协
小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现 上一章我们聊了聊通过一致性正则的半监督方案，使用大量的未标注样本来提升小样本模型的泛化能力。这一章我们结合FGSM，FGM，VAT看下如何使用对抗训练，以及对抗训练结合半监督来提升模型的鲁棒性。本章我们会混着CV和NLP一起来说，V
Basic iterative method(BIM):论文地址 笔记地址 Projected gradient descent(PGD):论文地址 笔记地址 区别1 来自于：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S209580991930503X 1）BIM 将一步的FGSM直接扩展为多步方法： \[x'_{t+1}=Clip_{x, \epsilon} \{x'_{t}+\alpha\;
有关蒸馏 (Distillation)的论文： (2006)Model Compression (2014)Do Deep Nets Really Need to be Deep?--- 论文笔记 (2015)Distilling the Knowledge in a Neural Network--- 论文笔记 摘要 本文提出了防御蒸馏（defensive distillation），主要思想为：使用从DNN中提取的知识来降低
1、《针对深度学习的对抗攻击综述》-密码学报-2021年8月 ①通过对原始样本加入微小扰动所生成的对抗样本能够有效欺骗深度学习模型，并将生成对抗样本的方式称为对抗攻击。 ②对抗攻击能够使深度学习以高置信度的方式给出错误的输出，实现针对深度学习检测服务的逃逸攻击。 ③深度学习
摘要 作者从鲁棒优化（robust optimization）的角度研究了神经网络的对抗鲁棒性（adversarial robustness）。基于鞍点公式（min-max）本文提出了一种防御任何对抗样本的方法。 1 介绍 本文的主要贡献： 对抗样本的生成、对抗训练（即攻击与防御）是同一的，这是一个鞍点公式（下文的公式(1)）的优化问题
参考资料： 1、https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials 2、《Generative Adversarial Net》 直接介绍GAN可能不太容易理解，所以本次会顺着几个具体的问题讨论并介绍GAN(个人理解有限，有错误的希望各位大佬指出)，本来想做代码介绍的，但是关于eriklindernoren的GAN系列实
目录网络对抗课程免考exe手动注入shellcodeexe、png绑定后门 网络对抗课程免考 题目： exe手动注入shellcode 个人博客：https://www.cnblogs.com/a6666o/p/16213973.html exe、png绑定后门 个人博客：https://www.cnblogs.com/a6666o/p/16348833.html
实 验 报 告 课程：网络对抗技术 班级：1912 姓名：陈发强 学号：20191206 实验名称：网络欺诈防范 实验日期：2022.5.24 （一）简单应用SET工具建立冒名网站 1-安装setoolkit 2-使用网站克隆建立一个冒名网站 3-改进冒名网站的链接 4-使用
开放数据集的对抗防御 Translator: wildkid1024 论文地址 arXiv:2009.00814 rshaojimmy/ECCV2020-OSAD 0. 摘要 开集训练和对抗防御是真实世界的两大关键问题，开集识别旨在测试阶段识别开集类别的样本，对抗训练旨在防御对抗攻击扰动。 本文则发现开集识别系统容易遭受到攻击，因此
人生一生就两件事，一是为生存做的事，二是为人生意义做的事，生存之事不细说，详细说下活着的意义这件事，为了人生有意义，我们就需要对抗无意义的人生，对抗空虚，便有了爱情，亲情，娱乐，来让自己开心，还有婚姻的陪伴也是这个道理。
本篇文章主要是生成对抗网络的衡量指标进行介绍，尤其是当生成对抗网络用于(医学图像增强)，我们应该用何等方法进行衡量。 常见的 GAN 衡量指标有可视化查看，以及定量数值分析 Inception Score(IS), Fréchet Inception Distance(FID) 等等方法。同时当GAN用于图像数据增强时，我们还可
实 验 报 告 课程：网络对抗技术 班级：1912 姓名：陈发强 学号：20191206 实验名称：免杀原理 实验日期：2022.4.15 实验目的 监控你自己系统的运行状态，看有没有可疑的程序在运行。 分析一个恶意软件，工具尽量使用原生指令或sysinte
基础知识问答 （1）杀软是如何检测出恶意代码的？ 1.基于特征码检测 a.很多软件都会有各种特征码记成的特征库 b.恶意软件的一个或几个片断就可作为识别依据。 2.也有启发式恶意软件的检测 a.宁杀错不放过 3.基于行为的检测 （2）免杀是做什么？ 1.
原地址 本文主要串烧了FGSM, FGM, PGD, FreeAT, YOPO, FreeLB, SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传 对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力。 对抗训练的假设是：给输入加上扰动之后，输出分布
1. 目的 为规范云端部门压测对抗演练过程，保障压测过程顺利、高效进行，故整理云端部门《压测对抗流程规范》，为部门的压测对抗演练活动的组织和执行提供参考。 2. 适用范围 云端部门内部所有压测或对抗活动。 3. 角色职责 ●测试方：是指在压测过程中承担“压测方”角色的一方。主要
在这次攻击中， Meetup一直保持着持续的评论。好像是上周四开始的。“周四早上，Meetup 遭受了分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击，导致我们的网站和应用程序服务中断。组织者和会员数据是安全的，包括信用卡信息。没有数据被访问或被盗。 " 这条正在运行的评论记录了 Meetup 在为客户恢复服
生成式对抗网络 Ian Goodfellow等人在2014年的论文中提出了生成式对抗网络，尽管这个想法立刻使研究人员们兴奋不已，但还是花了几年时间才克服了训练GAN的一些困难。就像许多伟大的想法一样，事后看起来似乎很简单：让神经网络竞争，希望这种竞争能够促使它们变得更好。GAN由两个神经网络组
竟然有人和我同时查看同一个Stars很少的github开源代码。这种有陌生人一起陪伴学习的感觉，真的还挺不错的呐。 导师让我查找建筑物变化检测方面的内容，希望能与生成对抗网络结合起来。 我操作了一段时间以后，发现应当循序渐进的来进行。 了解语义分割 了解传统的建筑物变化检测 查
motivation：当构建为了欺骗模型的输入时，模型是否健壮。比如垃圾邮件分类、恶意软件检测等。 无目标攻击：比如在图像分类中，只要让模型判别错误即可。 有目标攻击：想要模型将A判断为B（即B是目标）。 攻击方法 假设图片的正确类别为\(\hat{y}\)，我们输入\(x\)（即对原始图片做某些改变），模型输
第一次参加阿里天池赛，也是第一次完整的参加比赛，记录一下参赛的过程，做了哪些方面的工作(*^▽^*)。（纯小白） 一、简单的数据增强与调参： 无任何处理的基线在65左右 ，进行了简单的调参上涨到67左右。 在此基础上加入了pytorch自带的transforms对数据进行简单的增强，成绩略微上升。
算法Attack or Defense 介绍 FGSMWrite AttackFGSM:1、原理详细： https://www.cnblogs.com/tangweijqxx/p/10615950.html2、参数解释详细: https://blog.csdn.net/qq_35414569/article/details/80770121激活函数学习链接： https://liam.page/2018/04/17/zero-cente
chapter 1 网络空间安全概述 1.1 信息时代与信息安全 1.1.1信息技术与产业空前繁荣 我国已经成为信息技术与产业大国 量子信息技术高速发展 加拿大的量子计算机是专用型量子计算机 美国的量子计算机是通用型量子计算机 1.1.2信息安全形势严峻 敌对势力的破坏 黑客攻击 病毒
1.什么是CGAN 在CGAN训练期间，生成器学习为训练数据集中的每个标签生成逼真的样本，而鉴别器则学习区分真的样本-标签对与假的样本-标签对。只学习接受真实且样本-标签匹配正确的对，拒绝不匹配的对和样本为假的对。 2.生成器 条件标签称为y，生成器使用噪声向量Z和标签y
参考链接： 【强化学习应用1１】对抗策略：深度强化学习攻击(1) - 知乎 (zhihu.com) 强化学习对抗攻击总结_葛萧艾的博客-CSDN博客 参考文献： Sandy H. Huang, Nicolas Papernot, Ian J. Goodfellow, Yan Duan, and Pieter Abbeel. Adversarial attacks on neural network policie
