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PyTorch图像对抗攻击基准（针对ImageNet、CIFAR10和MNIST）:...

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简介：
这段研究专注于评估和比较基于PyTorch框架下的多种算法在执行图像对抗性攻击时的效果，特别是在ImageNet、CIFAR10及MNIST数据集上。 针对ImageNet、CIFAR10 和 MNIST 的 PyTorch 对抗性攻击基准提供了评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。该存储库展示了每个数据集上的最新攻击成功率，并利用了如等几个流行的攻击库。如果您对这个项目有任何疑问，可以通过电子邮件与我联系。 此外，此存储库包括一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集，每类有5张图像（总计5,000张）。这是ImageNet验证数据集的一个子集。

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  • PyTorch图像对抗攻击基准（针对ImageNet、CIFAR10和MNIST）:...
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    这段研究专注于评估和比较基于PyTorch框架下的多种算法在执行图像对抗性攻击时的效果，特别是在ImageNet、CIFAR10及MNIST数据集上。 针对ImageNet、CIFAR10 和 MNIST 的 PyTorch 对抗性攻击基准提供了评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。该存储库展示了每个数据集上的最新攻击成功率，并利用了如等几个流行的攻击库。如果您对这个项目有任何疑问，可以通过电子邮件与我联系。 此外，此存储库包括一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集，每类有5张图像（总计5,000张）。这是ImageNet验证数据集的一个子集。
     
  • PyTorch-Adversarial-示例：针对CIFAR-10和MNIST的数据集进行对抗性攻击-代码示例
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    本项目提供了使用PyTorch对CIFAR-10及MNIST数据集实施对抗性攻击的代码示例，旨在帮助研究者理解和实验神经网络的安全性和鲁棒性。 PyTorch顾问实例展示了如何对CIFAR-10和MNIST数据集进行对抗攻击。这些笔记本通过生成对抗示例来攻击PyTorch模型。未来可能会针对更多数据集提供更多的方法。
     
  • 针对对抗样本的攻击分析
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    本研究聚焦于对抗样本对机器学习模型的安全威胁，深入剖析其生成原理与攻击模式，旨在提升模型鲁棒性。 要实现对抗样本攻击，请运行test.py文件。如果想测试其他图片，可以修改代码中的图片路径。
     
  • 针对抗剪切攻击的彩色图像水印方法.zip
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    本研究提出了一种新颖的彩色图像水印技术，旨在提高水印在遭受剪切攻击时的鲁棒性和不可见性。通过优化嵌入算法和位置选择策略，该方案有效增强了数字内容的所有权保护与完整性验证能力。 关于数字水印技术在知网论文中的应用复现，附有详细代码、图片、文档及介绍的PPT，具有很高的学习参考价值。
     
  • 针对图形的对抗性攻击与防护（Adversarial Attacks and Defenses on Graphs）.pdf
    优质
    本文档探讨了在图数据上的对抗性攻击和防御机制，旨在提高基于图的人工智能模型的安全性和鲁棒性。 在这篇综述中，我们对当前的攻击与防御方法进行了分类，并回顾了相关性能优秀的模型。最后，我们开发了一个包含代表性算法的知识库，以促进进一步研究并加深对基于图的攻击和防御的理解。
     
  • RSA-Wiener攻击：针对小密钥的RSA攻击
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    RSA-Wiener攻击是一种专门用于破解拥有较小私钥d的RSA加密系统的数学攻击方法，由密码学家Michael Wiener首次提出。此攻击利用了当私钥d相对较小且与公钥e之间存在特定比例关系时，能够通过连分式理论从公共参数中推算出私钥，从而攻破RSA系统。 RSA-Wiener攻击是一种针对小密钥的RSA加密算法的攻击方法。该攻击利用了当私钥d相对于φ(n)（欧拉函数）非常小时的一种数学特性来恢复私钥，进而破解加密信息。此方法由Arjen K. Lenstra和Hendrik W. Lenstra Jr.提出，并且得到了密码学家Michael J. Wiener的进一步研究与推广。Wiener攻击的有效性在于它能够通过分析公钥中的e值和N（即模数）来推断出私钥d，从而在特定条件下破解RSA加密系统。
     
  • 彩色DCTZIP_DCT水印_针对彩色图像的DCT数字水印_抗攻击测试_whatevernhx
    优质
    本作品介绍了一种基于DCT变换的彩色图像数字水印算法——彩色DCTZIP_DCT，着重于其在各种攻击下的鲁棒性和不可见性，并进行了详尽的抗攻击性能测试。 在IT领域内，数字水印技术是保护图像、音频及视频等形式的数字内容版权的重要手段之一。本段落将探讨“彩色dctzip_DCT水印_DCT数字水印_彩色图像DCT_攻击测试_whatevernhx”这一主题，涉及利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）在彩色图像中嵌入和提取数字水印，并进行相应的抗攻击性能评估。 首先，离散余弦变换是JPEG等压缩标准的核心技术。它能够将一幅图从空间域转换到频率域，在此过程中分离出高频部分与低频部分。这使得DCT成为保护数据版权的理想工具，因为其嵌入的水印信息在视觉上几乎不可察觉，并且可以抵抗常见的信号处理操作。 具体来说，利用DCT进行数字水印技术的应用包括将隐藏的信息编码并存储到图像中特定位置（通常是YCbCr色彩空间中的亮度通道）。这些隐藏数据被巧妙地融入DCT系数之中，在不损害原图质量的前提下实现版权保护。而当需要验证或提取该信息时，则需通过相应的算法解析出嵌入在频率域内的水印。 此外，对数字水印进行攻击测试是评估其鲁棒性的重要步骤之一。所谓“鲁棒性”，即指即使遭遇各种形式的图像处理操作（如缩放、旋转等），所隐藏的信息仍然能够被准确识别的能力。通过模拟这些可能发生的实际场景中的破坏作用，可以全面了解并改进数字水印系统的性能。 最后，在这个项目中使用的测试图像是lena.bmp和da.bmp。它们是常用的基准图片用于评估图像处理算法的效果；而caisetiqu.m与caiseqianru.m则可能是实现DCT编码及解码过程的MATLAB脚本段落件，包含相关攻击方法的具体代码实现细节。 综上所述，本段落深入探讨了如何在彩色图中应用DCT技术来进行有效的数字水印嵌入，并对其抗不同形式破坏的能力进行了评估。通过这种方式可以为保护数字化内容版权提供更为可靠的技术支持和解决方案。
     
  • 一套全面对抗几何攻击的图像水印方案
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    本研究提出了一种全面而强大的图像水印技术，专门设计用于抵御各种几何攻击。通过创新算法确保在图片旋转、缩放或剪切后仍能有效保护版权信息及数据完整性。 该代码是一个完整的抗几何攻击的数字图像水印程序，基于模板校正类实现。所使用的算法包括SURF、RANSAC、LT码以及CRC（循环冗余检验）码等。这是本人一篇SCI文章的核心代码，可以直接运行，并且注释较为清晰。
     
  • 利用生成对抗网络的对抗样本攻击技术
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    本研究探索了如何运用生成对抗网络（GAN）创建能够有效干扰机器学习模型预测准确性的对抗性样本，以深入理解并提升深度学习系统的鲁棒性和安全性。 基于生成对抗网络的对抗样本攻击方法由田宇和刘建毅提出。随着深度学习技术的广泛应用，其安全问题逐渐引起了人们的关注。在这一领域中，对抗样本攻击成为了一个热点研究方向。如何应对这类威胁成为了深入探讨的问题之一。
     
  • 基于GAN的生成式对抗攻击代码
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    本项目利用生成式对抗网络（GAN）技术开发了一种新型的生成式对抗攻击方法，旨在增强AI系统的安全性与鲁棒性。通过构建智能且高效的算法模型，该项目能够模拟并预测潜在的安全威胁，为防御系统提供关键信息和策略建议。代码开源，便于研究者学习、实验及改进。 生成式对抗攻击（GAN）代码介绍及解释，适合初学者入门学习的资料。