重磅MIT開源人工智能算法評估和理解對抗Logit配對的穩健性

重磅MIT開源人工智能算法評估和理解對抗Logit配對的穩健性摘要：我們評估了對抗性Logit Pairing的穩健性，這是最近針對廣告範例提出的防禦措施。 我們發現，使用Adversarial Logit Pairing訓練的網絡在目標對抗性攻擊下達到0.6％的正確分類率，這是一種考慮防禦的威脅模型。 我們簡要概述了所考慮的防禦和威脅模型/聲明，以及對我們攻擊的方法和結果的討論，這可能會提供有關

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