Resistance to Fast Gradient Sign Method Using Block Switching Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Traditional ways of protecting against the "Fast Gradient Sign Method" attack usually involve methods like altering the input data before processing, training systems to recognize harmful inputs, or identifying harmful inputs directly. However, these traditional methods have a number of shortcomings, including their limited success, vulnerability to more advanced attacks, difficulty in understanding how they work, and too much dependence on standard sets of data for testing. By creating a strong protective, the system against The Fast gradient Sign Technique, the objective of this study is to enhance the resilience of machine learning algorithms against adversarial attacks while improving their safety and dependability in the highest level of accuracy and performance. The study is guided by three objectives: to investigate the robustness of existing Deep Learning algorithms for defense against the Fast Gradient Sign Method; to implement the block-switching algorithm for defending against the Fast Gradient Sign Method; and to evaluate the performance metric of the block-switching algorithm for the protection of deep learning models against adversarial attacks. The study will consider three theories that underpin the block-switching algorithm including: Avalanche effect, Cryptographic Strength, and Probability theory. The research will use datasets from the Modified National Institute of Standards and Technology and the Canadian Institute for Advanced Research. It will select commonly used deep learning models for image classification, such as Residual Neural Network, Visual Geometry Groups, or Inception, for analysis. The study will employ the Fast Gradient Sign Method to create adversarial examples for each model within the chosen datasets. The researcher will then compare each Deep Learning model's performance on the adversarial dataset with the original dataset to see how resilient each one is against first gradient sign adversarial assaults. To evaluate these criteria including accuracy, precision, recall, and F1 score will be applied. The research will perform a sensitivity analysis on the parameters used in the Fast Gradient Sign Method attack generation to investigate how the attack strength and the number of iterations affect the model's robustness against adversarial attacks. To perform the sensitivity analysis, the researcher will use Python and a set of test data in the Tensor Flow library.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».