Effiziente Bayessche Methode für sparsamere schwarze Kasten-Angriffe auf Deep-Learning-Modelle

Eine neue, effizientere Bayessche Methode (BRUSLEATTACK) wird entwickelt, um sparsamere adversarische Beispiele gegen Deep-Learning-Modelle in schwarzen Kasten-Szenarien zu generieren, bei denen nur Konfidenzscores der Modelle verfügbar sind.