《智能系统与技术丛书·AI安全之对抗样本入门》TXT单章节下载
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序一 |
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序二 |
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自序 |
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| 5 |
前言 |
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| 6 |
1.1.1 数据预处理 |
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| 7 |
1.1.2 定义网络结构 |
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| 8 |
1.1.3 定义损失函数 |
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| 9 |
1.1.4 反向传递与优化器 |
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| 10 |
1.1.5 范数 |
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| 11 |
1.2 传统的图像分类算法 |
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| 12 |
1.3.1 局部连接 |
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| 13 |
1.3.2 参数共享 |
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| 14 |
1.3.3 池化 |
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1.3.4 典型的CNN结构 |
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| 16 |
1.3.5 AlexNet的结构 |
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| 17 |
1.3.6 VGG的结构 |
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1.3.7 ResNet50 |
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| 19 |
1.3.8 InceptionV3 |
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1.3.9 可视化CNN |
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| 21 |
1.4.1 测试数据 |
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1.4.2 混淆矩阵 |
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1.4.3 准确率与召回率 |
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1.4.4 准确度与F1-Score |
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1.4.5 ROC与AUC |
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1.5.1 Boosting算法 |
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1.5.2 Bagging算法 |
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1.6 本章小结 |
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2.1 Anaconda |
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2.2 APT更新源 |
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2.3 Python更新源 |
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2.4 Jupyter notebook |
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2.5 TensorFlow |
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2.6 Keras |
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2.7 PyTorch |
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2.8 PaddlePaddle |
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2.9 AdvBox |
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2.10 GPU服务器 |
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2.11 本章小结 |
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3.1 张量与计算图 |
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3.2 TensorFlow |
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3.3 Keras |
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3.4 PyTorch |
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3.5 MXNet |
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3.6 使用预训练模型 |
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3.7 本章小结 |
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4.1.1 通道数与像素深度 |
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4.1.2 BMP格式 |
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4.1.3 JPEG格式 |
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4.1.4 GIF格式 |
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4.1.5 PNG格式 |
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4.2.1 仿射变换 |
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| 53 |
4.2.2 图像缩放 |
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| 54 |
4.2.3 图像旋转 |
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| 55 |
4.2.4 图像平移 |
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| 56 |
4.2.5 图像剪切 |
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4.2.6 图像翻转 |
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4.2.7 亮度与对比度 |
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4.3.1 高斯噪声和椒盐噪声 |
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| 60 |
4.3.2 中值滤波 |
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4.3.3 均值滤波 |
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| 62 |
4.3.4 高斯滤波 |
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4.3.5 高斯双边滤波 |
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| 64 |
4.4 本章小结 |
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| 65 |
5.1 对抗样本的基本原理 |
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| 66 |
5.2.1 使用PyTorch生成对抗样本 |
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| 67 |
5.2.5 使用TensorFlow生成对抗样本 |
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| 68 |
5.3 基于梯度的对抗样本生成算法 |
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| 69 |
5.4.1 FGM/FGSM基本原理 |
1K |
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| 70 |
5.4.2 使用PyTorch实现FGM |
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| 71 |
5.4.3 使用TensorFlow实现FGM |
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| 72 |
5.5.1 DeepFool基本原理 |
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| 73 |
5.5.2 使用PyTorch实现DeepFool |
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| 74 |
5.5.3 使用TensorFlow实现DeepFool |
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| 75 |
5.6.1 JSMA基本原理 |
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| 76 |
5.6.2 使用PyTorch实现JSMA |
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| 77 |
5.6.3 使用TensorFlow实现JSMA |
3K |
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| 78 |
5.7.1 CW基本原理 |
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| 79 |
5.7.2 使用TensorFlow实现CW |
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| 80 |
5.7.3 使用PyTorch实现CW |
3K |
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| 81 |
5.8 本章小结 |
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| 82 |
6.1 单像素攻击算法 |
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| 83 |
6.2 单像素攻击MNIST识别模型 |
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| 84 |
6.3 本地搜索攻击算法 |
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| 85 |
6.4 本地搜索攻击ResNet模型 |
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| 86 |
6.5 迁移学习攻击算法 |
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| 87 |
6.6 通用对抗样本 |
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| 88 |
6.7 针对MNIST生成通用对抗样本 |
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| 89 |
6.8 本章小结 |
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| 90 |
7.1 目标检测的概念 |
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| 91 |
7.2.1 车道偏离预警 |
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| 92 |
7.2.2 前向防碰撞预警 |
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| 93 |
7.2.3 交通标志识别 |
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| 94 |
7.2.4 行人防碰撞预警系统 |
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| 95 |
7.2.5 驾驶员疲劳监测预警 |
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| 96 |
7.2.6 自动泊车 |
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| 97 |
7.3.1 人脸检索 |
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| 98 |
7.3.2 行为识别 |
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| 99 |
7.4.1 Soble边缘检测 |
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| 100 |
7.4.2 拉普拉斯边缘检测 |
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| 101 |
7.4.3 Canny边缘检测 |
2K |
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| 102 |
7.5 直线检测算法 |
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| 103 |
7.6 圆形检测算法 |
2K |
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| 104 |
7.7.1 RCNN |
2K |
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| 105 |
7.7.2 Fast RCNN |
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| 106 |
7.7.3 Faster RCNN |
1K |
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| 107 |
7.7.4 TensorFlow目标检测库 |
5K |
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| 108 |
7.7.5 Faster RCNN使用示例 |
6K |
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| 109 |
7.8.1 YOLO概述 |
2K |
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| 110 |
7.8.2 YOLO使用示例 |
1K |
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| 111 |
7.9.1 SSD概述 |
1K |
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| 112 |
7.9.2 SSD使用示例 |
1K |
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| 113 |
7.10 白盒攻击Faster RCNN |
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| 114 |
7.11 物理攻击YOLO概述 |
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| 115 |
7.12 本章小结 |
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| 116 |
8.1.1 图像旋转对鲁棒性的影响 |
8K |
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| 117 |
8.1.2 滤波器对鲁棒性的影响 |
6K |
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| 118 |
8.1.3 对比度和亮度对鲁棒性的影响 |
7K |
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| 119 |
8.1.4 噪声对鲁棒性的影响 |
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| 120 |
8.2.1 图像预处理 |
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| 121 |
8.2.2 对抗训练 |
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| 122 |
8.2.3 高斯数据增强 |
1K |
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| 123 |
8.2.4 自编码器去噪 |
7K |
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| 124 |
8.2.5 ICLR 2018提出的对抗样本抵御方法 |
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| 125 |
8.3 本章小结 |
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| 126 |
9.1.1 l0范数 |
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| 127 |
9.1.2 l2范数 |
0K |
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| 128 |
9.1.3 linf范数 |
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| 129 |
9.2.1 AdvBox简介 |
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| 130 |
9.2.2 在AdvBox中使用FGSM算法 |
3K |
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| 131 |
9.2.3 在AdvBox中使用DeepFool算法 |
3K |
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| 132 |
9.2.4 在AdvBox中使用黑盒攻击算法 |
3K |
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| 133 |
9.3.1 ART简介 |
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| 134 |
9.3.2 在ART中使用FGSM算法 |
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| 135 |
9.3.3 ART下使用CW算法 |
3K |
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| 136 |
9.4.1 FoolBox简介 |
0K |
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| 137 |
9.4.2 在FoolBox中使用JSMA算法 |
2K |
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| 138 |
9.4.3 在FoolBox中使用CW算法 |
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| 139 |
9.5.1 Cleverhans简介 |
0K |
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| 140 |
9.5.2 在Cleverhans中使用FGSM算法 |
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| 141 |
9.5.3 在Cleverhans中进行对抗训练 |
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| 142 |
9.6.1 NIPS对抗攻击防御赛简介 |
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| 143 |
9.6.2 环境搭建方法 |
2K |
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| 144 |
9.6.3 运行测试代码 |
4K |
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| 145 |
9.7.1 robust-ml简介 |
1K |
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| 146 |
9.7.2 运行测试代码 |
4K |
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| 147 |
9.8 本章小结 |
1K |
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