基于双曲正切和矩的免疫防御

摘要： 对抗样本的发现与研究证实了深度神经网络的脆弱性.如果不对对抗样本的生成加以约束，那么触手可及的图像将不再安全并随时可能对不鲁棒的深度神经网络构成威胁.然而，现有的对抗防御主要旨在防止对抗样本成功攻击深度神经网络，而不是防止对抗样本的生成.因此，本文提出了一种新颖的对抗防御机制，该机制被称为免疫防御.免疫防御通过主动地在原始图像上添加难以察觉的扰动使得攻击者无法针对该图像制作出有... （共27页）