分类目录归档：机器学习
穷举搜索（Exhaustive Search），又称暴力搜索（Brute-Force Search），是一种在问题求解中对所有可能的情况进行逐一列举和检查的基本搜索算法，以下是对其更详细的介绍：
单层神经网络是一种最简单的神经网络结构，以下是其详细介绍：
Universal Adversarial Attack即通用对抗攻击，是一种针对机器学习模型的攻击方式，以下是相关介绍：
通过精心构造通用的对抗扰动或触发器，使模型对输入数据产生错误分类或预测，其利用了模型在训练和决策过程中的漏洞和局限性，即使对不同的输入数据或不同结构的模型，也能导致错误结果.
One Pixel Attack即单像素攻击，是一种针对深度学习模型的对抗性攻击方法，以下是相关介绍：
通过改变输入图像的单个像素来误导深度学习模型做出错误分类。它利用差分进化算法等优化算法，在不知道模型内部参数的情况下，识别出要修改的最优像素，从而使模型产生误判.
黑箱攻击是指攻击者在无法获取机器学习模型内部结构、参数及训练数据等详细信息的情况下，仅通过模型的输入和输出，来生成对抗样本以误导模型做出错误预测的攻击方式.以下是其相关介绍：
FGSM是快速梯度符号法（Fast Gradient Sign Method）。
在机器学习领域，特别是对抗攻击场景下，FGSM是一种用于生成对抗样本的方法。对于一个神经网络模型，给定输入样本和对应的真实标签，FGSM通过计算损失函数关于输入的梯度，然后根据梯度的符号来生成对抗扰动。
假设神经网络模型为 $f(x)$，输入样本为 $x$，真实标签为 $y$，损失函数为 $L(f(x),y)$。FGSM计算损失函数关于输入 $x$ 的梯度 $\nabla_xL$，然后生成对抗扰动 $\epsilon\cdot sign(\nabla_xL)$，其中 $\epsilon$ 是一个很...
无目标分类是机器学习分类任务中的一种模式，与有目标分类相对应。在无目标分类中，分类器的目标仅仅是将输入数据划分到已有的类别当中，但并不特定指向某一个具体的期望类别，只要能正确区分出不同类别即可。也就是说，重点在于识别出输入样本所属的类别，而不要求将其归类到某个预先设定好的特定目标类别里。
在对抗攻击、恶意软件分析、隐私侵犯等安全相关场景以及模型评估等领域，“Victim Model”指的是受到攻击、干扰、误导或者作为被研究对象以评估其脆弱性的机器学习模型、统计模型或系统模型。这个模型通常是攻击者的目标，攻击者通过各种手段（如对抗攻击、模型窃取等）试图使它产生错误的输出、泄露敏感信息或者破坏其正常的功能。
Adversarial Input是指在机器学习和人工智能领域中，经过精心设计或修改的输入数据，其目的是使机器学习模型（如神经网络、分类器等）产生错误的输出或行为。这些输入数据通常是在原始正常数据的基础上添加了微小的、难以察觉的扰动，从而欺骗模型做出不准确的预测或决策。
我猜你想说的可能是“imitation attack”（模仿攻击）。
模仿攻击是一种网络安全或信息对抗领域的攻击方式。攻击者试图模仿合法用户、系统或设备的行为、特征或信号，以此来绕过安全检测机制或者获取未经授权的访问权限。