I detta papper analyserar vi effekten av snabbgradientteckenmetoden (FGSM) och CarliniWagners L2 (CW-L2) attack. Vi bevisar att, inom en specifik regim, den oriktade FGSM kan lura alla konvolutionella neurala nät (CNN) med ReLU aktivering; den riktade FGSM kan vilseleda alla CNN med ReLU aktivering för att klassificera varje given bild i någon föreskriven klass. För ett visst tvålagersnät, ett linjärt lager följt av softmax-utgångsaktiveringen, visar vi att CW-L2-attacken ökar förhållandet mellan klassificeringssannolikheten mellan mål och marksanningsklasserna. Dessutom ger vi numeriska resultat för att verifiera våra teoretiska resultat.
Närmare vårt arbete, REF bevisar att i en specifik tvålagers neurala nätverk - ett linjärt lager följt av en softmax output-förhållandet av klassificeringsannolikheten kan ökas med hjälp av snabb gradient tecken metod och Carlini-Wagners L 2 attack.
Mathematical Analysis of Adversarial Attacks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}