對抗攻擊概念：
通過對輸入新增微小的擾動使得分類器分類錯誤，一般用於對深度學習的網路的攻擊演算法 最為常見，應用場景包括目前大熱的cv和nlp方向，例如、通過對新增精心準備的擾動雜訊使得分類錯誤，或者通過對乙個句子的某些詞進行同義詞替換使得情感分類錯誤。
關於攻擊的型別有很多種，從攻擊環境來說，可以分為黑盒攻擊、白盒攻擊或者灰盒攻擊：
攻擊者對模型一切都可以掌握。目前大多數攻擊演算法都是白盒攻擊。攻擊者對攻擊的模型的內部結構，訓練引數，防禦方法（如果加入了防禦手段的話）等等一無所知，只能通過輸出輸出與模型進行互動。
ML對抗攻擊
記錄一下李巨集毅機器學習課程關於對抗攻擊的內容 1 一般模型training過程 輸入x 0，調整模型network的引數 使得輸出y 0和y true的loss越小越好 損失函式 l train c y 0,y true non targeted attack 固定模型network的引數 調整輸...
用 iptables 對抗 CC 攻擊
我們可以使用 iptables 來在一定程度上實現 黑洞 抗 cc 連線耗盡 攻擊的能力，詳細配置如下 1.系統要求 1 linux 核心版本 2.6.9 42 elsmp 或 2.6.9 55 elsmp 其它核心版本需要重新編譯核心，比較麻煩，但是也是可以實現的 2 iptables 版本 1....
攻擊對抗基礎知識
對抗攻擊基礎知識，主要是對抗方法 對抗方法 fgsd fast gradient sign method 一種基於梯度生成對抗樣本的演算法 fgm fast gradient method 對fgsd做了推廣，使其能夠滿足 l2約束 ifgsd iterative gradient sign met...