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DNN深度学习网络是什么?渗透测试服务怎么做?

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时间:2021-06-18

  深度学习网络(DNN)是一种大型网络,它包括一系列神经元,每一层都是单独的计算单元。(Zhangetal.2020)神经元通过不同的重量和偏移连接起来,然后通过激活功能将其传送到下一个神经元。通过这种方式,渗透测试服务可以学到新的知识,学会了处理大量的图片和文字,能够完成图片的识别和分类,阅读和理解文字等。


  但是,随着模型性能的不断优化,很多研究者发现,DNN模型在对原始任务进行很小的修改之后,会产生误判。最终,对抗概念于2014年首次被提出。Szegedy等人(Szegedyetal.2014)在研究中发现,即使是用于图像分类的最先进的神经网络模型,也不能正确地将输入的图像样本分类,因为在产生轻微干扰之后,分类器仍不能将扰动后的图像与先前肉眼可见的图像区别开来。网站安全检测服务在论文中把被干扰的像素称为响应样本。在文本处理任务中,贾和梁(2017)是第一个提出对抗攻击的人,他的工作很快引起了自然语言处理研究者的注意。然而,图像和文本数据本身存在着内在的差异,因此,对抗图像样本的方法不能直接应用于文本数据,但从那时起,它们也为文本对抗领域提供了更多的角度和多种攻击与防御手段。

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  本论文对英语句子和单词进行了深入研究。本文以英语句子为研究对象,不涉及汉语词汇和句子的对抗现象作为研究对象。文章从三个方面介绍了不同类型样品的检测方法。


  在这篇文章中,模型可以通过插入分散模型注意的句子来回答错误的答案,而人可以正确地回答问题。这位作者简单地举了一个例子,如图1所示,因为作者添加了一个单词,即用蓝色的笔作标记,结果导致原来健壮的系统回答错误。笔者主要是利用模型中可以导致错误的句子和原始段落之间的直接联系,造成模型的误判。蓝色部分是在作者后面加上的句子,让模型来回答错误的答案。这些数据是由维基百科手工制作的问答数据集,该数据集以“小队”为基础。监考员以问题为输入,以情境为输入,对答案进行预测。评价指标分为完全匹配(EM)和不匹配(System)。


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