防御性蒸馏对对抗样本不具备鲁棒性
密码学与安全
2016-07-18 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们表明防御性蒸馏并不安全：在面对定向误分类攻击时，其抵抗力并不优于未受保护的神经网络。
引用
@article{arxiv.1607.04311,
title = {Defensive Distillation is Not Robust to Adversarial Examples},
author = {Nicholas Carlini and David Wagner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.04311},
year = {2016}
}