令牌损失信息的通用文本攻击检测

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目的 文本对抗攻击主要分为实例型攻击和通用非实例型攻击。以通用触发器（universal trigger,UniTrigger）为代表的通用非实例型攻击对文本预测任务造成严重影响,该方法通过生成特定攻击序列使得目标模型预测精度降至接近零。为了抵御通用文本触发器攻击的侵扰,本文从图像对抗性样本检测器中得到启发,提出一种基于令牌损失权重信息的对抗性文本检测方法（loss-based detect universal adversarial attack,LBD-UAA）,针对 UniTrigger攻击进行防御。方法 首先 LBD-UAA 分割目标样本为独立令牌序列,其次计算每个序列的令牌损失权重度量值（token-loss value,TLV）以此建立全样本序列查询表。最后基于 UniTrigger 攻击的扰动序列在查询表中影响值较大,将全序列查询表输入设定的差异性检测器中通过阈值阀门进行对抗性文本检测。结果 通过在 4 个数据集上进行性能检测实验,验证所提出方法的有效性。结果表明,此方法在对抗性样本识别准确率上高达 97. 17%,最高对抗样本召回率达到 100%。与其他 3 种检测方法相比,LBD-UAA 在真阳率和假阳率的最佳性能达到 99. 6% 和 6. 8%,均实现大幅度超越。同时,通过设置先验判断将短样本检测的误判率降低约 50%。结论 针对 UniTrigger 为代表的非实例通用式对抗性攻击提出 LBD-UAA 检测方法,并在多个数据集上取得最优的检测结果,为文本对抗检测提供一种更有效的参考机制。… …   相似文献

陈宇涵  杜侠  王大寒  吴芸  朱顺痣  严严 《中国图象图形学报》2024,29(7):1875-1888

面向高光谱图像分类网络的对比半监督对抗训练方法

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目的 深度神经网络在高光谱图像分类任务中表现出明显的优越性,但是对抗样本的出现使其鲁棒性受到严重威胁,对抗训练方法为深度神经网络提供了一种有效的保护策略,但是在有限标记样本下提高目标网络的鲁棒性和泛化能力仍然需要进一步研究。为此,本文提出了一种面向高光谱图像分类网络的对比半监督对抗训练方法。方法 首先,根据少量标记样本预训练目标模型,并同时利用少量标记样本和大量无标记样本构建训练样本集合;然后,通过最大化训练样本集合中干净样本和对抗样本在目标模型上的特征差异生成高迁移性对抗样本;最后,为了减少对抗训练过程对样本标签的依赖以及提高目标模型对困难对抗样本的学习和泛化能力,充分利用目标模型和预训练模型的输出层及中间层特征,构建对比对抗损失函数对目标模型进行优化,提高目标模型的对抗鲁棒性。对抗样本生成和目标网络优化过程交替进行,并且不需要样本标签的参与。结果 在 PaviaU 和 Indian Pines 两组高光谱图像数据集上与主流的 5 种对抗训练方法进行了比较,本文方法在防御已知攻击和多种未知攻击上均表现出明显的优越性。面对 6 种未知攻击,相比于监督对抗训练方法 AT（adversarial training）和 TRADES（trade-offbetween robustness and accuracy）,本文方法分类精度在两个数据集上平均提高了 13. 3% 和 16%,相比于半监督对抗训练方法 SRT（semi-supervised robust training）、RST（robust self-training）和 MART（misclassification aware adversarialrisk training）,本文方法分类精度再两个数据集上平均提高了 5. 6% 和 4. 4%。实验结果表明了提出模型的有效性。结论 本文方法能够在少量标记样本下提高高光谱图像分类网络的防御性能。… …   相似文献

石程  刘莹  赵明华  苗启广  潘治文 《中国图象图形学报》2024,29(7):1861-1874

自适应多尺度特征融合的单目图像深度估计

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在基于深度学习的单目图像深度估计方法中, 卷积神经网络在下采样过程中会出现图像深度信息丢失的情况, 导致物体边缘深度估计效果不佳. 提出一种多尺度特征融合的方法, 并采用自适应融合的策略, 根据特征数据动态调整不同尺度特征图的融合比例, 实现对多尺度特征信息的充分利用. 由于空洞空间金字塔池化(ASPP)在单目深度估计任务中, 会丢失图像中的像素点信息, 影响小物体的预测结果. 通过在对深层特征图使用ASPP时融合浅层特征图的丰富特征信息, 提高深度估计结果. 在NYU-DepthV2室内场景数据集的实验结果表明, 本文所提方法在物体边缘处有更准确的预测, 并且对小物体的预测有明显的提升, 均方根误差(RMSE)达到0.389, 准确率(δ <1.25)达到0.897, 验证了方法的有效性.… …   相似文献

陈国军  付云鹏  于丽香  崔涛 《计算机系统应用》2024,33(7):121-128

全局搜索和多实例判别特征的长时跟踪方法

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长时目标跟踪相对于短时目标跟踪仍然是一个巨大的挑战.然而现有的长时跟踪算法通常在面对目标频繁出现消失、目标外观发生剧变等挑战中表现不佳.本文提出了一种基于局部搜索模块和全局搜索跟踪模块的全新、鲁棒且实时的长时跟踪框架.局部搜索模块利用TransT短时跟踪器生成一系列候选框,并通过… …   相似文献

肖诗逢  程旭 《计算机系统应用》2024,33(7):1-13

融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比学习推荐模型

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基于GCN的协同过滤模型在推荐领域取得了较好的效果,但现有的图协同过滤学习方法通常不区分用户和项目的交互关系,不易挖掘用户行为的潜在意图.因此,提出了一种融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比学习推荐模型.首先,将用户和项目嵌入投影到独立空间进行意图解耦;其次,在图传播阶段,依据用户… …   相似文献

杨红伟  曹家晟  刘学军  邢卓雅 《计算机系统应用》2024,33(7):149-160

基于F范数群组效应和谱聚类的无监督特征选择

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基于谱聚类的无监督特征选择主要涉及相关系数矩阵和聚类指示矩阵, 在以往的研究中, 学者们主要关注于相关系数矩阵, 并为此设计了一系列约束和改进, 但仅关注相关系数矩阵并不能充分学习到数据内在结构. 考虑群组效应, 本文向聚类指示矩阵施加$F$范数, 并结合谱聚类以使相关系数矩阵学… …   相似文献

林清水  田鹏飞  张旺 《计算机系统应用》2024,33(7):201-212

车联网隐私保护自主管理身份方案

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针对车联网(VANETs)环境下车辆用户数字身份管理问题,该文提出基于区块链的去中心化可撤销隐私保护自主管理身份(SSI)方案。经可信机构(TA)授权后,路侧单元(RSU)组成委员会负责车辆用户身份注册、数字身份凭证颁发及维护。基于门限BLS签名和实用拜占庭容错(PBFT)共识机… …   相似文献

郭显  袁建鹏  冯涛  蒋泳波  方君丽  王晶 《电子与信息学报》2024,46(7):2783-2792

3DSARBuSim 1.0：人造建筑高分辨星载SAR三维成像仿真数据集

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层析合成孔径雷达(Tomographic Synthetic Aperture Radar, TomoSAR)成像技术可有效解决陡峭地形叠掩恢复难题,因此成为城市测绘技术的研究热点之一。基于公开数据集的评估是TomoSAR算法研究与系统论证的必要过程,但目前存在的公开数据集缺乏相… …   相似文献

焦润之  邓嘉  韩亚权  黄海风  王青松  赖涛  王小青 《电子与信息学报》2024,46(7):2681-2693

基于特征重要性的深度学习自动调度优化研究

  

随着深度学习和硬件架构的快速发展,模型和硬件架构的多样性导致采用手工优化方式实现深度学习模型的高性能部署面临严峻的挑战,因此现有的AI编译器框架通常采用自动调度的方法来实现这一过程.但是已有的TVM自动调度优化方法中存在着代价模型数据集不平衡以及调度时间过长的问题,为了解决这些问… …   相似文献

杨恒  刘勤让  范旺  裴雪  魏帅  王轩 《计算机科学》2024,51(7):22-28

融合Dead-ends和离线监督Actor-Critic的动态治疗策略生成模型

  

强化学习对数学模型依赖性低,利用经验便于架构和优化模型,非常适合用于动态治疗策略学习.但现有研究仍存在以下问题:1)学习策略最优性的同时未考虑风险,导致学到的策略存在一定的风险;2)忽略了分布偏移问题,导致学到的策略与医生策略完全不同;3)忽略患者的历史观测数据和治疗史,从而不能… …   相似文献

杨莎莎  于亚新  王跃茹  许晶铭  魏阳杰  李新华 《计算机科学》2024,51(7):80-88