机器战胜机器：利用机器学习模型防御对抗攻击
机器学习
2022-09-29 v1 人工智能
摘要
我们提出采用两层机器学习模型部署来防止对抗攻击。第一层判断数据是否被篡改，第二层解决特定领域的问题。我们探索了三组特征和三种数据集变体来训练机器学习模型。我们的结果表明聚类算法取得了有前景的结果。特别地，我们认为将 DBSCAN 算法应用于图像与白色参考图像之间计算得到的结构化结构相似性指数度量时获得了最佳结果。
引用
@article{arxiv.2209.13963,
title = {Machine Beats Machine: Machine Learning Models to Defend Against Adversarial Attacks},
author = {Jože M. Rožanec and Dimitrios Papamartzivanos and Entso Veliou and Theodora Anastasiou and Jelle Keizer and Blaž Fortuna and Dunja Mladenić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.13963},
year = {2022}
}