网络对抗技术 实验报告 实验二 网络嗅探与欺骗 学生姓名 杨振宇 年级 2018级 区队 网安四区队 指导教师 高见 信息技术与网络安全学院 2020年11月2日 实验任务总纲 2020—2021 学年 第 一 学期 一、实
网络对抗技术 实验报告 实验二 网络嗅探与欺骗 学生姓名 李婷婷 年级 2018级 区队 网安四区 指导教师 高见 信息技术与网络安全学院 2016年11月7日 实验任务总纲 2016—2017 学年 第 一 学期 一、实
中国人民公安大学 Chinese people’ public security university 网络对抗技术 实验报告 实验二 网络嗅探与欺骗 学生姓名 孙泽宇 年级 2018级 区队 一区队 指导教师 高见 信息技术与网络安全学院 2020年11
中国人民公安大学 Chinese people’ public security university 网络对抗技术 实验报告 实验二 网络嗅探与欺骗 学生姓名 刘宇博 年级 2018级 区队 网安三区 指导教师 高见 信息技术与网络安全学院 2016
中国人民公安大学 Chinese people’ public security university 网络对抗技术 实验报告 实验二 网络嗅探与欺骗 学生姓名 年级 区队 指导教师 信息技术与网络安全学院 2016年11月7日 实验任务总
目录概主要内容实验设置损失的影响额外的数据网络结构其他的一些tricks 概 暴力美学, 通过调参探索adversarial training的极限. 主要内容 实验设置 模型主要包括WRN-28-10, WRN-34-10, WRN-34-20, WRN-70-16; 优化器为SGD(nesterov momentum), 1/2, 3/4 epochs处 lr /= 10, weigh
201821430022 中国人民公安大学 Chinese people’ public security university 网络对抗技术 实验报告 实验一 网络侦查与网络扫描 学生姓名 胡鑫龙 年级 2018级 区队 三区 指
绝非对抗！AI短期内无法取代人类的五个领域 随着AI日渐火爆，关于人类未来的悲观想法也越来越多。很多文章都详细描述了人工智能将如何接管人类所有的工作，失业率如何大幅上升。的确，这是思考AI未来的一个角度。但是笔者相信人类本性中有许多方面是AI无法模仿的，正是这些让我们真
坦白讲，作者讲的不是很好，理解还是很深刻的，学到了 2019-04-20 19:184回复 yrwubu 感觉作者使用auto encoder decoder 方式，将样本空间变换成连续空间，方向很好，但是网络是否能够很好的覆盖或者反应样本分布（加噪声其实是鲁棒性的一个小trick），因为这个网络本来也效果不是特别好啊
生成式对抗网络 GAN Generative Adversarial Nets, 生成式对抗网络 生成模型 生成式对抗网络（GAN）的目的是训练这样一个生成模型，生成我们想要的数据 GAN框架 判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。对于真实样本，尽可能给 出高的评分1；对于虚假数
引言在本篇，我们将梳理针对逃逸***的一些安全防御措施，以供读者参考。鲁棒性评估机制面对如此多的逃逸***方法，相关安全人员需要合理地评估网络***检测器的鲁棒性，进而对检测器进行安全加固。在逃逸***的环境下，给定一个基于机器学习的网络***检测器，然后给定一个特定的***流量，即原始样本
0. 引言 GANs, 全称 Generative Adversarial Networks, 即生成对抗网络。 Yann LeCun 曾将 GANs 评价为 “过去 10 年在机器学习领域最有趣的想法”。 行业大牛的高度评价是对 GANs 最好的广告。 自从 2014年 Ian J. Goodfellow 与合作者提出 GANs 以来，GANs 确实取得了巨大的成功
航空兵战术对抗模拟训练系统软件 产品概述： 该产品面向航空兵旅（团）级及以下作战部队战术对抗模拟训练需求，能联入各型模拟器，构成带任务背景战术对抗模拟训练系统，为航空兵部队在驻地开展战术对抗模拟训练提供先进的训练手段。 互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这
motivation 想在脱离实验室，实际环境中使用 要做到： 强：要对噪音robust 对付来自人类的恶意：要对恶意的骗过机器的数据robust 侦测带有恶意的东西：垃圾邮件，恶意软件检测，网络侵入等 攻击 例子 在图片上加上特制的噪声，网络会得到不同的答案 如何找出特制的噪声 通常训练过程，最小化y‘和y
对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少
SNN对抗攻击笔记： 1. 解决SNN对抗攻击中脉冲与梯度数据格式不兼容性以及梯度消失问题： G2S Converter、Gradient Trigger[1] 2. 基于梯度的对抗攻击方式： FGSM、BIM[1] 3. 采用的神经元模型： 迭代LIF神经元模型[1] 4. 图像转化到脉冲序列的采样方式： Bernoulli采样[1]
1 Box-constrained L-BFGS Szegedy[22] 等人首次证明了可以通过对图像添加小量的人类察觉不到的扰动误导神经网络做出误分类。他们首先尝试求解让神经网络做出误分类的最小扰动的方程。 表示一张干净的图片，是一个小的扰动，l是图像的label，C(`)是深度申请网络分类器。l和原本图像的l
对抗训练（Adversarial Training） 发表于 2019-06-05 更新于 2019-06-10 分类于 论文 ， 对抗训练 对抗训练基础知识 对抗样本定义 对抗样本是使得机器学习的算法产生误判的样本，如上图所示，原有的模型以57.7%的置信度判定图片为熊猫，但添加微小的扰动后，模型以99.3%的置
论文阅读：对抗训练（adversarial training） 陈见耸 自然语言处理、人工智能、机器学习 引言 对抗训练（adversarial training）是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中，样本会被混合一些微小的扰动（改变很小，但是很可能造成误分类），然后使神经网络适应这种
一文搞懂NLP中的对抗训练 李如 是【夕小瑶的卖萌屋】的rumor酱～ 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 简介 对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以
一、实验概述 1.1 实验目标 掌握信息搜集的最基础技能与常用工具的使用方法。 1.2 实验内容 各种搜索技巧的应用。 DNS IP注册信息的查询。 基本的扫描技术：主机发现、端口扫描、OS及服务版本探测、具体服务的查点（以自己主机为目标）。 漏洞扫描：会扫，会看报告，会查漏洞说明，会修补漏洞（以
GAN的定义 GAN是一个评估和学习生成模型的框架。生成模型的目标是学习到输入样本的分布，用来生成样本。GAN和传统的生成模型不同，使用两个内置模型以“对抗”的方式来使学习分布不断接近输入样本分布。两个模型一个是生成式模型（Generative model），用来生成样本；另一个是判别式模型（D
