对抗专题
生成对抗网络（GAN网络）
Generative Adversarial Nets 生成对抗网络GAN交互式可视化网站 1、GAN 基本结构 GAN 模型其实是两个网络的组合： 生成器（Generator） 负责生成模拟数据； 判别器（Discriminator） 负责判断输入的数据是真实的还是生成的。 生成器要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来，判别器也要优化自己让自己判断得更准确。 二者关系形成
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）
对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。 1. 概念 GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（D
深入探讨生成对抗网络（GANs）：颠覆传统的AI创作方式
在人工智能的快速发展中，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）无疑是一个引人注目的技术。自2014年由Ian Goodfellow等人首次提出以来，GANs已经在图像生成、文本生成、视频生成等多个领域展现出了惊人的能力。本文将详细解析GANs的原理、结构以及应用场景，帮助读者全面理解这一颠覆性的技术。 一、GANs的基本原理 生成对抗网络（G
【机器学习】生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)详解GANs的基本原理GANs的训练过程GANs的发展历程GANs在实际任务中的应用小结 生成对
基于深度学习的动态对抗策略
基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。这类策略结合了对抗样本生成、模型防御和自适应学习的技术，形成了一种具有持续学习和适应能力的对抗防御框架。 1. 动态对抗策略的核心思想 动态对抗策略的核心在于能够根据当前的攻击方式和环境变化实时调整模型的防御措施，以更有效地抵御
网吧业务安全对抗(有源码)
网吧业务竞争激烈，网吧都会有以下系统软件。 无盘: 无盘是指没有硬盘。好处是统一维护管理和节约成本。本人研究无盘好几年，后面会专门发帖介绍。 计费: 是指收费系统。 营销软件: 包括销售饮品、零食和向客户发送电子邮件营销和短信营销等。产品如网吧营销大师。 监管: 监管网吧黄赌毒的软件。 主动防御系统: 绝大多数网吧不装杀毒软件，因为有很多网络游戏都会被杀毒
简单易上手的生成对抗网络
模型原理 生成对抗网络是指一类采用对抗训练方式进行学习的深度生成模型，包含的判别网络和生成网络都可以根据不同的生成任务使用不同的网络结构。 生成器： 通过机器生成数据，最终目的是骗过判别器。 判别器： 判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的假数据。 构建GAN模型的基本逻辑： 现实问题需求→建立实现功能的GAN框架(编程)→训练GAN(生成网络、对抗网络)→成熟的GAN模型
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)】
深度学习-生成模型：Generation（Tranform Vector To Object with RNN）【PixelRNN、VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）】 一、Generator的分类二、Native Generator (AutoEncoder's Decoder)三、PixelRNN1、生成句子序列2、生成图片3、生成音频：WaveNet4、生成视频：Video
文章解读与仿真程序复现思路——电网技术@EI\CSCD\北大核心《基于双缓冲区生成对抗模仿学习的电力系统实时安全约束经济调度》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python
深度学习实战3--GAN：基础手写数字对抗生成
本节目标 1.看懂GAN 基础架构的代码； 2.重点是GAN 的损失函数的构成； 3.理解如何从 GAN 修改成CGAN; 4.尝试复现本章实战任务 任务描述 GAN 的任务是生成，用两个模型相互对抗，来增强生成模型的效果。此处准备的数据集是MNIST手写数字，希望生成类似的手写数字的图像。 判别器和生成器：生成器 G 是创造者，负责生成新的数据实例，而判别器 D
《黑神话》的成功只是开始，国产3A拿什么和氪金游戏对抗？
声明：此篇为 ai123.cn 原创文章，转载请标明出处链接：https://ai123.cn/2240.html 《黑神话：悟空》作为国产3A游戏的代表，虽然在品质和口碑上取得了巨大成功，但其盈利能力相较于国产氪金游戏仍有一定差距。根据媒体报道，3A游戏的盈利模式主要是通过一次性购买，而氪金游戏则通过持续的内购和充值来实现长期盈利，这使得头部手游公司的净利率可达40%，远高于3A游戏公司的
监控领域的物理对抗攻击综述——Physical Adversarial Attacks for Surveillance: A Survey
介绍 文章贡献 框架提出：提出了一个新的分析框架，用于理解和评估生成和设计物理对抗性攻击的方法。全面调查：对物理对抗性攻击在监控系统中的四个关键任务—检测、识别、跟踪和行为识别—进行了全面的调查和分析。跨领域探索：讨论了物理对抗性攻击在可见光域之外的应用，包括红外、LiDAR和多光谱谱段。方法分析：从四个关键任务的角度回顾、讨论、总结了现有的攻防策略。未来研究方向：从监控角度指出生成成功的物理
【Pytorch】生成对抗网络实战
GAN框架基于两个模型的竞争，Generator生成器和Discriminator鉴别器。生成器生成假图像，鉴别器则尝试从假图像中识别真实的图像。作为这种竞争的结果，生成器将生成更好看的假图像，而鉴别器将更好地识别它们。 目录 创建数据集 定义生成器 定义鉴别器 初始化模型权重 定义损失函数 定义优化器 训练模型 部署生成器 创建数据集 使用 PyTorch
生成对抗网络（GANs）在艺术创作中的作用
生成对抗网络（GANs）在艺术创作中的作用 目录 一、引言 二、GANs的定义 三、GANs的常用属性 四、GANs在艺术创作中的应用案例 五、总结 一、引言 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器负责生成新的数据样本，而判别器则负责判断这些样本是否真实。
Paper Note-MAD-GAN:基于生成对抗网络的时间序列多变量异常检测
原文标题：MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks 原文作者：Dan Li , Dacheng Chen , Lei Shi , Baihong Jin , Jonathan Goh , and See-Kiong Ng 原文来源：2019I
网络基础-复习建议(包含红蓝对抗)
网络基础知识 以下是网络方面最基础的知识，默认为都是要会应会必会的!!! https://www.cnblogs.com/yhx1314-qzf/p/14273053.html 【常见的协议】 IP地址的分类以及子网划分 IP地址分类常见的ABC分别是多少-多少？ 子网掩码作用？ 如何通过子网掩码判断IP是否在同一子网？ 网关的作用 查看网关的命令 测试网络可达性命令以及每个命令
GAN之父：全方位解读生成对抗网络的原理及未来
GAN Ian Goodfellow 在 NIPS 2016 上的 tutorial 演讲依旧是聊他的代表作生成对抗网络（GAN/Generative Adversarial Networks），毕竟 Ian 就是「对抗生成网络之父」。这两年，他每到大会就会讲 GAN，并且每次都会有一些新的干货，当然这次也不例外。 可以说，这几年在机器学习领域最亮最火最耀眼的新思想就是生成对抗网络了。这
红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：横向移动篇Kerberos委派安全RBCD资源Operators组成员HTLMRelay结合
基于资源的约束委派(RBCD)是在Windows Server 2012中新加入的功能，与传统的约束委派相比，它不再需要域管理员权限去设置相关属性。RBCD把设置委派的权限赋予了机器自身，既机器自己可以决定谁可以被委派来控制我。也就是说机器自身可以直接在自己账户上配置msDS-AllowedToActOnBehalfOfOtherIdentity属性来设置RBCD。 所以核心就是谁或什么权限能修改
红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：横向移动篇PTH哈希PTT票据PTK密匙Kerberoast攻击点TGTNTLM爆破
红队内网攻防渗透 1. 内网横向移动1.1 首要知识点1.2 PTH1.2.1 利用思路第1种：利用直接的Hash传递1.2.1.1、Mimikatz 1.2.2 利用思路第2种：利用hash转成ptt传递1.2.3 利用思路第3种：利用hash进行暴力猜解明文1.2.4 利用思路第4种：修改注册表重启进行获取明文 1.3 PTT1.3.1、漏洞-MS14068(webadmin权限)-利用
【TensorFlow深度学习】对抗攻击与防御策略在深度学习安全领域的应用
对抗攻击与防御策略在深度学习安全领域的应用 对抗攻击与防御策略在深度学习安全领域的应用：捍卫模型鲁棒性的双刃剑1. 对抗攻击基础2. 对抗攻击的分类与进化3. 防御策略：从理论到实践4. 实战案例：防御策略综合应用结语 对抗攻击与防御策略在深度学习安全领域的应用：捍卫模型鲁棒性的双刃剑 深度学习的广泛应用带来了前所未有的智能服务，但同时也暴露了其安全性问题，尤其是对抗攻击（
内容安全复习 7 - 对抗攻击与防御
文章目录 概述攻击对抗性攻击的目的攻击的损失函数如何攻击FGSM黑盒与白盒真实世界的攻击 防御被动防御主动防御 概述 动机 （1）不仅要在实验室中部署机器学习分类器，也要在现实世界中部署；实际应用 （2）分类器对噪声具有鲁棒性和在“大多数情况下”有效是不够的。 （3）想要鲁棒的分类器用来对付用户愚弄分类器的输入；面对人类的恶意 （4）特别适用于垃圾邮件分类、恶意软件检测、网络入
红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：隧道技术篇防火墙组策略ICMPDNSSMB协议出网判断C2上线解决方案
红队内网攻防渗透 1. 内网隧道技术1.1 学隧道前先搞清楚的知识1.2 常用的隧道技术1.3 判断协议出网的命令1.4 C2上线-开防火墙入站只80&出站只放ICMP1.4.1 icmp隧道上线CS后门1.4.1 icmp隧道上线MSF后门 1.5 C2上线-开防火墙入站只80&出站只放DNS1.5.1 DNS隧道上线CS后门1.5.2 DNS隧道上线MSF后门 1.6 C2上线-SMB-
红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：信息收集篇自动项目本机导出外部打点域内通讯PillagerBloodHound
红队内网攻防渗透 1. 内网自动化信息收集1.1 本机凭据收集类1.1.1、HackBrowserData 快速获取浏览器的账户密码1.1.2、Searchall 快速搜索服务器中的有关敏感信息还有浏览器的账户密码1.1.3、Pillager 适用于后渗透期间的信息收集工具，可以收集目标机器上敏感信息 1.2 对外打点扫描类1.2.1、FScan内网综合扫描工具，方便一键自动化、全方位漏扫扫
Adversarial Perturbation Constraint对抗扰动约束
对抗扰动约束（Adversarial Perturbation Constraint）是在机器学习和深度学习领域中，一个涉及对抗样本（Adversarial Examples）的概念。对抗样本是指通过对输入数据进行微小、特意设计的扰动，使得模型产生错误预测或分类的输入数据。对抗扰动约束涉及这些扰动的生成和应用时的限制条件。 主要概念 对抗样本：这些是经过精心修改的输入数据，目的是欺骗机器学习
红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：代理通讯篇无外网或不可达SockS全协议规则配置C2正反向上线解决方案
红队内网攻防渗透 1. 内网代理通讯1.1 网络不可达实战环境模拟1.1.1 代理技术-SockS配置-网络不可达-通讯解决1.1.1.1 入口点CS搭建sokcs4代理1.1.1.2 Proxifier使用1.1.1.3 正向shell上线二层主机1.1.1.4 二层主机搭建socks代理1.1.1.5 正向shell上线三层主机 1.2 代理技术-正反向监听-网络不可达-C2上线
零信任是对抗AI威胁的“解药”
人工智能的变革力量正在重塑众多行业的业务运营。通过机器人流程自动化（RPA），人工智能正在将人力资源从重复的、基于规则的任务中解放出来，并将其重点放在战略性的、复杂的操作上。此外，人工智能和机器学习算法可以以前所未有的速度和准确性破译大量数据，为企业提供曾经遥不可及的见解。就客户关系而言，人工智能作为个人接触点，通过个性化互动提高了参与度。 尽管人工智能对企业有利，但它也带来了非常独特的