網路對抗哪個

㈠ 網路對抗可能涉及哪些重要活動

網路對抗不僅涉及通信、雷達、光電、隱身、導航等網路系統，而且遍及空間、空中、地面、水面和水下，覆蓋了戰場所有領域，具有不可估量的作戰「效費比」。

網路信息對抗的「秘密」武器是智能信息武器，它是計算機病毒計算機病毒、抗計算機病毒程序及對網路實施攻擊的程序的總稱。

作為一種新型的電子戰武器，它的攻擊目標就是網路上敵方電子系統的處理器。終極目的就是在一定控製作用下，攻擊對方系統中的資源(數據、程序等)，造成敵方系統災難性的破壞，從而贏得戰爭的勝利。

網路對抗中存在的問題

實際的小規模網路攻防中，攻擊對象不乏有使用1day，甚至是0day的攻擊手段，在某些特定對象和場景中，也可能會遇到APT攻擊。面對這些攻擊時，一味地進行被動防禦，即使不斷提高防禦手段，往往只是增加資源投入和成本，並不能起到更好的效果。

主動防禦或機動防禦理念，是在入侵成功之前通過精確預警，有針對性、機動地集中資源重點防禦並伺機進行反擊。在網路安全領域，目前其方法論和技術方案尚不成熟。

在小規模對抗中，攻擊者可能來自於任何地方，但具備攻擊能力的人群總數是有限的，對有生力量的精力和時間的打擊和消耗，以及進行可能的自然人溯源，是目前我認為的主動防禦思想的核心。

㈡ 網路對抗的介紹

所謂網路對抗是指綜合利用己方網路系統和手段，有效地與敵方的網路系統相對抗。

㈢ 網路安全的本質在什麼對抗的本質在攻防兩端能力較量

關於網路安全的本質在什麼對抗的本質在攻防兩端能力較量如下：

網路和滾扮信息安全牽涉到國家安全和社會穩定，是我們面臨的新的綜合性挑戰」，並點明「網路安全的本質在對抗」。

在國際形勢風雲變幻的今日，危機不僅僅會發生在現實中的邊境線海岸線上、專屬經濟區中，更可能發生在肉眼不可見的、變幻莫測的虛擬空間之中。網路空間就是這樣的一個看不見摸不著，但又實實在在危機四伏的沖突場景。

從世界范圍看，網路安全威脅和風險日益突出，並日益向政治、經濟、文化、社會、生態、國防等領域傳導滲透。特別是國家關鍵信息基礎設施面臨較大風險隱患，網路安全防控能力薄弱，難以有效應對國家級、有組織的高強度網路攻擊。

網路安全牽一發而動全身，深刻影響政治經濟文化社會軍事等各領域安全。沒芹虧有網路安全嫌備神就沒有國家安全，就沒有經濟社會穩定運行，廣大人民群眾利益也難以得到保障。

㈣ 生成式對抗網路GAN（一）

上面這張圖很好的很好的闡述了生成式對抗網路的結構~~ 博弈論

此圖給出了生成性對抗網路的概述。目前最重要的是要理解GAN是使兩個網路協同工作的一種方式 - 而Generator和Discriminator都有自己的架構。為了更好地理解這個想法的來源，我們需要回憶一些基本的代數並問自己 - 我們怎麼能欺騙一個比大多數人更好地分類圖像的神經網路？

在我們詳細描述GAN之前，讓我們看一下類似的主題。給定一個訓練有素的分類器，我們可以生成一個欺騙網路的樣本嗎？如果我們這樣做，它會是什麼樣子？

事實證明，我們可以。

甚至更多 - 對於幾乎任何給定的圖像分類器，可以將圖像變換為另一個圖像，這將被高度置信地錯誤分類，同時在視覺上與原始圖像無法區分！這種過程稱為對抗性攻擊，生成方法的簡單性解釋了很多關於GAN的內容。
精心計算的示例中的對抗性示例，其目的是錯誤分類。以下是此過程的說明。左邊的熊貓與右邊的熊貓無法區分 - 但它被歸類為長臂猿。

圖像分類器本質上是高維空間中的復雜決策邊界。當然，在對圖像進行分類時，我們無法繪制這個邊界。但我們可以安全地假設，當訓練結束時，網路並不是針對所有圖像進行推廣的 - 僅針對我們在訓練集中的那些圖像。這種概括可能不是現實生活的良好近似。換句話說，它適用於我們的數據 - 我們將利用它。

讓我們開始為圖像添加隨機雜訊並使其非常接近零。我們可以通過控制雜訊的L2范數來實現這一點。數學符號不應該讓您擔心 - 出於所有實際目的，您可以將L2范數視為向量的長度。這里的訣竅是你在圖像中擁有的像素越多 - 它的平均L2范數就越大。因此，如果雜訊的范數足夠低，您可以預期它在視覺上難以察覺，而損壞的圖像將遠離矢量空間中的原始圖像。

為什麼？

好吧，如果HxW圖像是矢量，那麼我們添加到它的HxW雜訊也是矢量。原始圖像具有相當密集的各種顏色 - 這增加了L2規范。另一方面，雜訊是一組視覺上混亂的相當蒼白的像素 - 一個小范數的矢量。最後，我們將它們添加到一起，為損壞的圖像獲取新的矢量，這與原始圖像相對接近 - 但卻錯誤分類！

現在，如果原始類 Dog 的決策邊界不是那麼遠（就L2范數而言），這種加性雜訊將新圖像置於決策邊界之外。

您不需要成為世界級拓撲學家來理解某些類別的流形或決策邊界。由於每個圖像只是高維空間中的矢量，因此在其上訓練的分類器將「所有猴子」定義為「由隱藏參數描述的該高維斑點中的所有圖像矢量」。我們將該blob稱為該類的決策邊界。

好的，所以，你說我們可以通過添加隨機雜訊輕松欺騙網路。它與生成新圖像有什麼關系？

現在我們假設有兩個結構模型，相當於兩個神經網路：

這是關於判別網路D和生成網路G的價值函數（Value Function），訓練網路D使得最大概率地分對訓練樣本的標簽（最大化log D(x)），訓練網路G最小化log(1 – D(G(z)))，即最大化D的損失。訓練過程中固定一方，更新另一個網路的參數，交替迭代，使得對方的錯誤最大化，最終，G 能估測出樣本數據的分布。生成模型G隱式地定義了一個概率分布Pg，我們希望Pg 收斂到數據真實分布Pdata。論文證明了這個極小化極大博弈當且僅當Pg = Pdata時存在最優解，即達到納什均衡，此時生成模型G恢復了訓練數據的分布，判別模型D的准確率等於50%。

接著上面最後一個問題：怎麼才能生成我指定的圖像呢？

指定標簽去訓練

顧名思義就是把標簽也帶進公式，得到有條件的公式：

具體怎麼讓CGAN更好的優化，這里不解釋，就是平常的優化網路了。

參考文章：

本文大部分翻譯此外文

通俗易懂

小博客的總結

唐宇迪大神

㈤ 什麼是生成對抗網路

生成式對抗網路（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學習模型，是近年來復雜分布上無監督學習最具前景的方法之一。模型通過框架中（至少）兩個模塊：生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的互相博弈學習產生相當好的輸出。原始 GAN 理論中，並不要求 G 和 D 都是神經網路，只需要是能擬合相應生成和判別的函數即可。但實用中一般均使用深度神經網路作為 G 和 D 。一個優秀的GAN應用需要有良好的訓練方法，否則可能由於神經網路模型的自由性而導致輸出不理想。