基于图像变换的无监督对抗样本检测方法研究

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摘要深度神经网络（DNNs）对经过特殊设计的对抗样本存在脆弱性，容易受到欺骗.目前的检测技术虽能识别一些恶意输入，但在对抗复杂攻击手段时，其保护能力仍显不足.本文基于无标记数据提出一种新型无监督对抗样本检测方法，其核心思想是通过特征的构建与融合，将对抗样本检测问题转化为异常检测问题，为此设计了图像变（剩余16712字）

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