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7.14 AI安全之对抗样本入门

AI安全之对抗样本入门

这本书是这个系列的第四本书，对抗样本在国内研究的人不算多，更多的人只是对这个感兴趣而已。

书中主要介绍了白盒和黑盒攻击算法。

白盒算法：
1.基于优化/基于梯度的对抗样本生成
2.FGM/FGSM 算法
3.DeepFool算法
4.JSMA算法
5.CV算法

注意这本书是2018年，目前的算法更新太快了，你需要去了解最新的论文。

黑盒算法：
1.单像素攻击算法
2.本地搜索攻击算法
3.迁移学习攻击算法
4.通用对抗样本

第七章，还介绍了对抗样本在目标检测领域的一些应用。

最后是 对抗样本的防御，这方面其实有很多论文，可以参考最新的综述。

AI安全的一些库：
1.Advbox
2.ART
3.Foolbox
4.Cleverhans
5.robust-ml

对抗样本的就业，我在知乎也回答过，链接：www.zhihu.com

对AI安全感兴趣的，可以关注我们，网站： aipwn.org