Moving target defense for embedded deep visual sensing against adversarial examples
Deep learning-based visual sensing has achieved attractive accuracy but is shown vulnerable to adversarial example attacks. Specifically, once the attackers obtain the deep model, they can construct adversarial examples to mislead the model to yield wrong classification results. Deployable adversari...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Song, Qun, Yan, Zhenyu, Tan, Rui |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/136723 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Attack as defense: Characterizing adversarial examples using robustness
بواسطة: ZHAO, Zhe, وآخرون
منشور في: (2021) -
Defense on unrestricted adversarial examples
بواسطة: Sim, Chee Xian
منشور في: (2023) -
Targeted universal adversarial examples for remote sensing
بواسطة: Bai, Tao, وآخرون
منشور في: (2023) -
Improving security of autonomous cyber-physical systems against adversarial examples
بواسطة: Song, Qun
منشور في: (2022) -
Adversarial attacks and defenses for visual signals
بواسطة: Cheng, Yupeng
منشور في: (2023)