خرید و دانلود ترجمه فارسی مقاله طبقه بندی تصویر قوی: استراتژی های دفاعی در برابر حملات متخاصم FGSM و PGD

چکیده

Adversarial attacks, particularly the Fast Gradient Sign Method (FGSM) and Projected Gradient Descent (PGD) pose significant threats to the robustness of deep learning models in image classification. This paper explores and refines defense mechanisms against these attacks to enhance the resilience of neural networks. We employ a combination of adversarial training and innovative preprocessing techniques, aiming to mitigate the impact of adversarial perturbations. Our methodology involves modifying input data before classification and investigating different model architectures and training strategies. Through rigorous evaluation of benchmark datasets, we demonstrate the effectiveness of our approach in defending against FGSM and PGD attacks. Our results show substantial improvements in model robustness compared to baseline methods, highlighting the potential of our defense strategies in real-world applications. This study contributes to the ongoing efforts to develop secure and reliable machine learning systems, offering practical insights and paving the way for future research in adversarial defense. By bridging theoretical advancements and practical implementation, we aim to enhance the trustworthiness of AI applications in safety-critical domains.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

حملات مخالف ، به ویژه روش علامت شیب سریع (FGSM) و نزول شیب پیش بینی شده (PGD) تهدیدهای قابل توجهی برای استحکام مدلهای یادگیری عمیق در طبقه بندی تصویر ایجاد می کند.در این مقاله به بررسی مکانیسم های دفاعی در برابر این حملات برای تقویت مقاومت در شبکه های عصبی می پردازیم.ما از ترکیبی از آموزش های مخالف و تکنیک های نوآورانه پیش پردازش استفاده می کنیم ، با هدف کاهش تأثیر آشفتگی های مخالف.روش شناسی ما شامل اصلاح داده های ورودی قبل از طبقه بندی و بررسی معماری های مدل مختلف و استراتژی های آموزشی است.از طریق ارزیابی دقیق مجموعه داده های معیار ، ما اثربخشی رویکرد خود را در دفاع از حملات FGSM و PGD نشان می دهیم.نتایج ما پیشرفت های قابل توجهی در استحکام مدل در مقایسه با روش های پایه نشان می دهد ، و پتانسیل استراتژی های دفاعی ما را در برنامه های دنیای واقعی برجسته می کند.این مطالعه به تلاشهای مداوم برای توسعه سیستم های یادگیری ماشین ایمن و قابل اعتماد کمک می کند ، بینش های عملی را ارائه می دهد و راه را برای تحقیقات آینده در دفاع مخالف هموار می کند.با استفاده از پیشرفت های نظری و اجرای عملی ، هدف ما تقویت اعتماد به نفس برنامه های هوش مصنوعی در حوزه های ایمنی مهم است.