【摘 要】
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作为人工智能核心的深度学习技术目前已被广泛应用于自然语言处理、机器视觉、决策推理等领域。相比于以往深度学习更加关注模型或算法的效率和性能,当前深度学习面临的安全问题也成为学术界研究的焦点,尤其是对抗样本攻击更是对深度学习的安全性和鲁棒性造成了影响。本文在对对抗样本的概念及其成因介绍的基础上,重点对对抗样本的分类方法、生成方法进行了分析和阐述,并给出了相关对比结果。最后论文从应用角度对对抗样本的作用
【机 构】
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解放军战略支援部队信息工程大学 河南 450001
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作为人工智能核心的深度学习技术目前已被广泛应用于自然语言处理、机器视觉、决策推理等领域。相比于以往深度学习更加关注模型或算法的效率和性能,当前深度学习面临的安全问题也成为学术界研究的焦点,尤其是对抗样本攻击更是对深度学习的安全性和鲁棒性造成了影响。本文在对对抗样本的概念及其成因介绍的基础上,重点对对抗样本的分类方法、生成方法进行了分析和阐述,并给出了相关对比结果。最后论文从应用角度对对抗样本的作用进行了分析与总结,给出了未来对抗样本攻击的重点研究领域。
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本文利用集成学习技术预测软件缺陷在近年获得到了广泛的关注。实际应用中,有缺陷的软件样本大大少于无缺陷的软件样本,造成样本的高度不平衡。不平衡数据分类问题是数据挖掘与机器学习领域的研究热点与难点。为了有效解决软件缺陷预测问题,本文提出了SMOTE_Tomek采样与集成学习算法XGBoost相结合的分类模型。十个美国国家航空航天局(NASA)的软件缺陷数据集实验结果验证了该分类模型的优越性。
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