面向三种形态图像的对抗攻击研究综述

深度学习近年来取得了大量突破性进展,基于深度学习的应用也扩展到了越来越多的领域,但由于深度神经网络的脆弱性,在应用过程中极易受到来自对抗样本的威胁,给应用带来了巨大安全问题,因此对抗攻击一直是研究的热门领域。由于深度神经网络在图像任务中被广泛应用,针对图像领域的对抗攻击研究是增强安全性的关键,学界从不同角度对此展开了大量研究。现有的图像攻击研究主要可以分为可见光图像、红外图像以及合成孔径雷达(SAR)图像三种形态的图像攻击。介绍了图像对抗样本的基本概念及对抗样本术语,对三种形态图像的对抗攻击方法根据其攻击思想进行分类总结,并对三种形态图像的攻击方法的攻击成功率(ASR)、所占内存大小、适用场景等进行对比分析。针对目前图像对抗样本领域的防御策略研究做出简要的介绍,主要针对目前已有的三类防御方法进行总结。对现有的针对图像对抗样本的研究现状进行了分析,对未来图像领域中的对抗攻击可能研究方向进行了展望,对未来可能面临的四种问题进行了总结并给出对应的解决方案。

电力工程造价管理探讨

随着市场经济的不断深入,电力建设也在快速发展。电力工程的总造价是与电力建设紧紧相关的,因此,如何合理确定和控制工程造价,已成为当前一个重要问题。本文就电力工程造价管理进行了详细的分析和研究。