标签：Neural SNN 梯度 Adversarial 笔记 攻击 et 对抗

SNN对抗攻击笔记：

1. 解决SNN对抗攻击中脉冲与梯度数据格式不兼容性以及梯度消失问题：

• G2S Converter、Gradient Trigger[1]

2. 基于梯度的对抗攻击方式：

• FGSM、BIM[1]

3. 采用的神经元模型：

• 迭代LIF神经元模型[1]

4. 图像转化到脉冲序列的采样方式：

• Bernoulli采样[1]
• Poisson编码器[2]

5. 替代梯度法：

• 阶跃函数[1]

6. 影响对抗攻击效果的因素分析：

• 损失函数和发放阈值（倒数第二层）[1]

7.对抗攻击类型：

• 白盒攻击、目标/非目标攻击[1]

Reference:

[1] Liang L , Hu X , Deng L , et al. Exploring Adversarial Attack in Spiking Neural Networks with Spike-Compatible Gradient[J]. 2020.

[2] Sharmin S , Rathi N , Panda P , et al. Inherent Adversarial Robustness of Deep Spiking Neural Networks: Effects of Discrete Input Encoding and Non-Linear Activations[J]. 2020.

[3] Sharmin S , Panda P , Sarwar S S , et al. A Comprehensive Analysis on Adversarial Robustness of Spiking Neural Networks[J]. 2019.

标签：Neural,SNN,梯度,Adversarial,笔记,攻击,et,对抗
来源： https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13156975.html

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