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我數學就爛要怎麼來學DNN模型安全 系列

機器學習一直是最近應用的熱潮,不管是大語言模型(LLM)還是比較早期的深度神經網路(DNN) 都有其應用的場景存在。但機器學習模型本身就沒有安全議題嗎? 答案當然是否定的,有新技術的地方就會有破綻,有破綻的地方駭客就會想利用。但機器學習模型背後的原理多半牽涉數學,駭客的攻擊手法也多半跟數學有關,而我數學就爛怎麼辦呢? 所以本系列以一個數學不好的人作為出發點,試著參考一些 github 專案跟書籍資料,由簡而深的介紹 深度神經網路(DNN) 模型會遭遇到的各種攻擊,讓觀看者透過這些攻擊手法了解模型的攻擊表面,未來進而去制定防禦或是偵測機制。

鐵人鍊成 | 共 35 篇文章 | 2 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 19

Day20 - (認真篇)對抗式樣本 - 有數學柿子應該就很好實作 FGSM 了吧!! 嗎?? (下集)

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2024-08-27 ‧ 由 aeifkz 分享
DAY 20

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2024-08-28 ‧ 由 aeifkz 分享
DAY 21

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2024-08-29 ‧ 由 aeifkz 分享
DAY 22

Day23 - (認真篇) DLG (下集) - 如果要用四個字形容這個神之模型,我只能說傑出的一手

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2024-08-30 ‧ 由 aeifkz 分享
DAY 23

Day24 - (認真篇) CW (上集) 在對抗式樣本世界裡實現指哪打哪的演算法

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2024-08-31 ‧ 由 aeifkz 分享
DAY 24

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2024-09-01 ‧ 由 aeifkz 分享
DAY 25

Day26 - (認真篇) CW (下集) 真相就在論文第三頁的第B小節的第11行到第19行中提到的那個 logits

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2024-09-02 ‧ 由 aeifkz 分享
DAY 26

Day27 - (認真篇) Clean Label (上集) 誰說沒打錯誤的標籤就捅不死模型呢?

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2024-09-03 ‧ 由 aeifkz 分享