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näkemys - 이미지 분류 방어
적대적 공격에 대한 전처리 방어의 화이트박스 강건성 향상을 위한 공동 적대적 학습
전처리 모델의 고유한 강건성을 향상시키기 위해 특징 공간에서 생성된 전체 적대적 예제를 활용하고, 교차 모델 전이성을 높이기 위해 픽셀 손실을 도입하는 공동 적대적 학습 기반 전처리 방어 기법을 제안한다.
지속적인 적대적 방어: 동적 환경에서 다양한 공격에 대한 효과적인 대응
동적 환경에서 다양한 공격에 대응하기 위해 적응력 있는 지속적 방어 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 새로운 공격에 신속히 적응하고, 적은 피드백으로도 효과적으로 대응하며, 메모리 효율적으로 관리하여 깨끗한 이미지와 적대적 이미지 모두에서 높은 분류 성능을 유지할 수 있다.
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