防御方法

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工业场景下联邦学习中基于模型诊断的后门防御方法
《计算机科学》2024年第1期335-344,共10页王迅 许方敏 赵成林 刘宏福 
国家自然科学基金(U61971050)。
联邦学习作为一种能够解决数据孤岛问题、实现数据资源共享的机器学习方法,其特点与工业设备智能化发展的要求相契合。因此,以联邦学习为代表的人工智能技术在工业互联网中的应用越来越广泛。但是,针对联邦学习架构的攻击手段也在不断...
关键词：联邦学习 后门防御 早期后门攻击 后门触发器 早退联合判决 
深度神经网络的对抗攻击及防御方法综述被引量：9
《计算机科学》2022年第S02期662-672,共11页赵宏 常有康 王伟杰 
国家自然科学基金(62166025);甘肃省重点研发计划(21YF5GA073);甘肃省优秀研究生“创新之星”(2021CXZX-511,2021CXZX-512)
深度神经网络正在引领人工智能新一轮的发展高潮,在多个领域取得了令人瞩目的成就。然而,有研究指出深度神经网络容易遭受对抗攻击的影响,导致深度神经网络输出错误的结果,其安全性引起了人们极大的关注。文中从深度神经网络安全性的角...
关键词：人工智能 深度神经网络 神经网络安全 对抗攻击 防御方法 
图像对抗样本研究综述被引量：12
《计算机科学》2022年第2期92-106,共15页陈梦轩 张振永 纪守领 魏贵义 邵俊 
国家重点研发计划(2019YFB1804500);国家自然科学基金(U1709217)。
随着深度学习理论的发展,深度神经网络取得了一系列突破性进展,相继在多个领域得到了应用。其中,尤其以图像领域中的应用(如图像分类)最为普及与深入。然而,研究表明深度神经网络存在着诸多安全隐患,尤其是来自对抗样本的威胁,严重影响...
关键词：深度学习 图像领域 对抗样本 对抗攻击 防御方法 物理世界 
基于高斯增强和迭代攻击的对抗训练防御方法被引量：6
《计算机科学》2021年第S01期509-513,537,共6页王丹妮 陈伟 羊洋 宋爽 
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(61520106007)。
近年来,现有的深度学习网络模型已经能在各种分类任务中达到很高的准确率,但它们仍然极易受到对抗样本的攻击。目前,对抗训练是防御对抗样本攻击的最好方法之一。但已知的单步攻击对抗训练方法仅对单步攻击有着良好的防御效果,对迭代攻...
关键词：迭代攻击 高斯增强 单步攻击 对抗训练 对抗样本 深度学习 
一种WLAN中MAC层自私行为的防御方法
《计算机科学》2013年第12期90-93,共4页叶进 李陶深 王正飞 张向利 
国家自然基金项目(61163060);国家科技支撑计划项目(2012BAH18F03);广西科技开发项目(桂科攻12118017-2C);桂林市科技开发资助项目(20120104-13);广西区研究生创新基金(YCSZ2012069)资助
WLAN中修改无线网卡参数的自私行为,严重影响了其他用户公平使用无线网络的权利,甚至会造成拒绝服务攻击而使整个WLAN瘫痪。为了寻找真实环境中简单可行的解决方案,提出了一个应用于无线AP的防御算法,该算法按照一定的规则对自私节点发...
关键词：WLAN MAC 自私行为 拒绝服务攻击 
基于公平MAC协议的RTS注入攻击的防御方法
《计算机科学》2013年第06A期356-360,共5页叶进 王正飞 聂东举 张向利 
国家自然科学基金项目(61163060);国家科技支撑计划项目(2012BAH18F03);广西区重点基金资助项目(2011GXSFD01802);广西科技开发项目(桂科攻12118017-2C);桂林市科技开发资助项目(20120104-13);广西区研究生创新基金(YCSZ2012069)资助
针对WLAN环境下对AP的RTS注入攻击方式,引入虚拟队列管理机制,提出了基于公平MAC协议的解决方案。与已有的方案相比,该方案只需要在AP上部署,算法简单有效,具有良好的工程可行性。仿真结果表明,该方法能够有效抵御RTS攻击且对MAC层其它...
关键词：MAC协议 无线网络 RTS攻击 802 11 
一种针对SYN-Flooding攻击的防范方法
《计算机科学》2005年第10期84-86,共3页黄勤 廖伟 刘益良 李楠 杨洁 
重庆市自然科学基金(CSTC;2004BB2181)
针对SYN-Flooding攻击的特点,分析了几种防御SYN-Flooding攻击的方法,本文提出了一种TCP/IP“一次握手”协议防御方法,即服务器对客户端的传输连接响应通过代理服务器判断,按照前向神经网络的时间统计概率PE值后排序提交,解决了分布式...
关键词：SYN-Flooding 防范对策 握手协议 SYN-Flooding攻击 防范方法 分布式拒绝服务攻击 代理服务器 防御方法 TCP/IP 前向神经网络 统计概率 系统瘫痪 
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