У нас вы можете посмотреть бесплатно BCAA UK CAISO INPUT PERTURBATION ATTACK или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Input perturbation attacks involve making tiny, deliberate changes to data to deceive a machine learning model. The alterations, called "adversarial perturbations" or "adversarial noise," are often imperceptible to humans but cause the model to make a wrong prediction or decision. These attacks take advantage of the fact that machine learning models, especially deep neural networks (DNNs), can be highly sensitive to minor changes in input data. Attackers carefully craft these changes to exploit the model's vulnerabilities.