非负网络抵御对抗攻击
机器学习
2019-01-07 v2 人工智能
机器学习
摘要
针对神经网络的对抗攻击是一个相当重要的问题，目前尚未有现成的有效防御手段。我们在此问题上取得进展，表明非负权重约束可用于在特定场景下提升抗攻击能力。具体而言，我们证明它们可为具有非对称代价的二分类问题（如恶意软件或垃圾邮件检测）提供有效防御。我们还通过将非负性应用于图像分类，展示了其对非二分类问题的潜在帮助。
引用
@article{arxiv.1806.06108,
title = {Non-Negative Networks Against Adversarial Attacks},
author = {William Fleshman and Edward Raff and Jared Sylvester and Steven Forsyth and Mark McLean},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06108},
year = {2019}
}