ترجمه فارسی مقاله حمله FACL: یادگیری مقابلهای آگاه از فرکانس برای حملات تخاصمی قابل انتقال
| عنوان مقاله به انگلیسی | FACL-Attack: Frequency-Aware Contrastive Learning for Transferable Adversarial Attacks |
| عنوان مقاله به فارسی | حمله FACL: یادگیری مقابلهای آگاه از فرکانس برای حملات تخاصمی قابل انتقال |
| نویسندگان | Hunmin Yang, Jongoh Jeong, Kuk-Jin Yoon |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 15 |
| دسته بندی موضوعات | Computer Vision and Pattern Recognition,Artificial Intelligence,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , |
| توضیحات | Submitted 30 July, 2024; originally announced July 2024. , Comments: Accepted to AAAI 2024, Project Page: https://FACL-Attack.github.io |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 30 ژوئیه 2024 ؛در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد ، نظرات: پذیرفته شده در AAAI 2024 ، صفحه پروژه: https://facl-attack.github.io |
قیمت: 19,000 تومان
دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحهای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.
قیمت: 99,000 تومان
سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحهای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.
قیمت: 600,000 تومان
زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Deep neural networks are known to be vulnerable to security risks due to the inherent transferable nature of adversarial examples. Despite the success of recent generative model-based attacks demonstrating strong transferability, it still remains a challenge to design an efficient attack strategy in a real-world strict black-box setting, where both the target domain and model architectures are unknown. In this paper, we seek to explore a feature contrastive approach in the frequency domain to generate adversarial examples that are robust in both cross-domain and cross-model settings. With that goal in mind, we propose two modules that are only employed during the training phase: a Frequency-Aware Domain Randomization (FADR) module to randomize domain-variant low- and high-range frequency components and a Frequency-Augmented Contrastive Learning (FACL) module to effectively separate domain-invariant mid-frequency features of clean and perturbed image. We demonstrate strong transferability of our generated adversarial perturbations through extensive cross-domain and cross-model experiments, while keeping the inference time complexity.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی عمیق به دلیل ماهیت قابل انتقال ذاتی نمونه های مخالف ، در برابر خطرات امنیتی آسیب پذیر هستند.علیرغم موفقیت حملات مبتنی بر مدل تولیدی اخیر که نشان دهنده قابلیت انتقال قوی است ، هنوز هم برای طراحی یک استراتژی حمله کارآمد در یک تنظیم دقیق جعبه سیاه در دنیای واقعی ، جایی که هم دامنه هدف و هم معماری مدل ناشناخته هستند ، همچنان یک چالش است.در این مقاله ، ما به دنبال کشف یک رویکرد متضاد در حوزه فرکانس برای تولید نمونه های متضاد که در هر دو تنظیمات متقاطع و متقاطع قوی هستند ، کشف می کنیم.با توجه به این هدف ، ما دو ماژول را پیشنهاد می کنیم که فقط در مرحله آموزش به کار می روند: یک ماژول تصادفی دامنه آگاه فرکانس (FADR) برای تصادفی کردن اجزای فرکانس کم و پر دامنه دامنه و یک یادگیری متضاد با فرکانس و اوج (FACL) ماژول برای جدا کردن موثر ویژگی های فرکانس میانی دامنه-متغیر از تصویر تمیز و آشفته.ما قابلیت انتقال قوی از آشفتگی های مخالف تولید شده خود را از طریق آزمایش های گسترده دامنه و مدل متقابل ، ضمن حفظ پیچیدگی زمان استنتاج ، نشان می دهیم.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.