【摘 要】
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机器学习方法常使用私有数据来训练模型以期获得更好的效果。然而,非授权用户可以通过模型输出来判断数据是否参与训练,破坏了数据隐私安全。对此,提出了基于深度优化网络的模型攻击方法,从攻击者的角度出发,分析攻击方法原理,有针对性地防御对模型的攻击,增强模型的隐秘性。所提方法自动对模型进行攻击,获得自优化的参数,提高攻击的准确度,充分挖掘模型中的安全缺陷,揭示模型的可改进之处,改善模型的安全性。在CIFA
【机 构】
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机器学习方法常使用私有数据来训练模型以期获得更好的效果。然而,非授权用户可以通过模型输出来判断数据是否参与训练,破坏了数据隐私安全。对此,提出了基于深度优化网络的模型攻击方法,从攻击者的角度出发,分析攻击方法原理,有针对性地防御对模型的攻击,增强模型的隐秘性。所提方法自动对模型进行攻击,获得自优化的参数,提高攻击的准确度,充分挖掘模型中的安全缺陷,揭示模型的可改进之处,改善模型的安全性。在CIFAR-100数据集上进行了实验,得到AUC值为0.83,优于base方法。实验结果验证该方法能有效地提升攻
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为了进一步提高传统导向滤波图像融合算法在图像处理过程中的效果,使得融合后的图像能够保留更多的细节信息,在传统的导向滤波图像融合法的基础上,利用非线性的Sigmoid函数可以映射到[0,1]的特性,用其代替原有线性的加权平均,最后得到融合后的图像。通过对实验结果进行对比分析发现,相较于传统的导向滤波图像融合算法,本文经过对权重重新分配后能够有效提高一些图像的融合效果。
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