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深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述

孙浩 陈进 雷琳 计科峰 匡纲要

雷达学报2021，Vol.10Issue(4)：571-594,24.
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雷达学报2021，Vol.10Issue(4)：571-594,24.DOI:10.12000/JR21048

深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述

Adversarial Robustness of Deep Convolutional Neural Network-based Image Recognition Models: A Review

孙浩 1陈进 2雷琳 1计科峰 1匡纲要1

作者信息

  • 1. 国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 长沙 410073
  • 2. 北京市遥感信息研究所 北京 100192
  • 折叠

摘要

关键词

深度卷积神经网络/SAR图像识别/信息安全/对抗攻击与防御/鲁棒性评估

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

孙浩,陈进,雷琳,计科峰,匡纲要..深度卷积神经网络图像识别模型对抗鲁棒性技术综述[J].雷达学报,2021,10(4):571-594,24.

基金项目

国家自然科学基金(61971426,61601035) （61971426,61601035）

雷达学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

2095-283X

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