网络对抗哪个

㈠ 网络对抗可能涉及哪些重要活动

网络对抗不仅涉及通信、雷达、光电、隐身、导航等网络系统，而且遍及空间、空中、地面、水面和水下，覆盖了战场所有领域，具有不可估量的作战“效费比”。

网络信息对抗的“秘密”武器是智能信息武器，它是计算机病毒计算机病毒、抗计算机病毒程序及对网络实施攻击的程序的总称。

作为一种新型的电子战武器，它的攻击目标就是网络上敌方电子系统的处理器。终极目的就是在一定控制作用下，攻击对方系统中的资源(数据、程序等)，造成敌方系统灾难性的破坏，从而赢得战争的胜利。

网络对抗中存在的问题

实际的小规模网络攻防中，攻击对象不乏有使用1day，甚至是0day的攻击手段，在某些特定对象和场景中，也可能会遇到APT攻击。面对这些攻击时，一味地进行被动防御，即使不断提高防御手段，往往只是增加资源投入和成本，并不能起到更好的效果。

主动防御或机动防御理念，是在入侵成功之前通过精确预警，有针对性、机动地集中资源重点防御并伺机进行反击。在网络安全领域，目前其方法论和技术方案尚不成熟。

在小规模对抗中，攻击者可能来自于任何地方，但具备攻击能力的人群总数是有限的，对有生力量的精力和时间的打击和消耗，以及进行可能的自然人溯源，是目前我认为的主动防御思想的核心。

㈡ 网络对抗的介绍

所谓网络对抗是指综合利用己方网络系统和手段，有效地与敌方的网络系统相对抗。

㈢ 网络安全的本质在什么对抗的本质在攻防两端能力较量

关于网络安全的本质在什么对抗的本质在攻防两端能力较量如下：

网络和滚扮信息安全牵涉到国家安全和社会稳定，是我们面临的新的综合性挑战”，并点明“网络安全的本质在对抗”。

在国际形势风云变幻的今日，危机不仅仅会发生在现实中的边境线海岸线上、专属经济区中，更可能发生在肉眼不可见的、变幻莫测的虚拟空间之中。网络空间就是这样的一个看不见摸不着，但又实实在在危机四伏的冲突场景。

从世界范围看，网络安全威胁和风险日益突出，并日益向政治、经济、文化、社会、生态、国防等领域传导渗透。特别是国家关键信息基础设施面临较大风险隐患，网络安全防控能力薄弱，难以有效应对国家级、有组织的高强度网络攻击。

网络安全牵一发而动全身，深刻影响政治经济文化社会军事等各领域安全。没芹亏有网络安全嫌备神就没有国家安全，就没有经济社会稳定运行，广大人民群众利益也难以得到保障。

㈣ 生成式对抗网络GAN（一）

上面这张图很好的很好的阐述了生成式对抗网络的结构~~ 博弈论

此图给出了生成性对抗网络的概述。目前最重要的是要理解GAN是使两个网络协同工作的一种方式 - 而Generator和Discriminator都有自己的架构。为了更好地理解这个想法的来源，我们需要回忆一些基本的代数并问自己 - 我们怎么能欺骗一个比大多数人更好地分类图像的神经网络？

在我们详细描述GAN之前，让我们看一下类似的主题。给定一个训练有素的分类器，我们可以生成一个欺骗网络的样本吗？如果我们这样做，它会是什么样子？

事实证明，我们可以。

甚至更多 - 对于几乎任何给定的图像分类器，可以将图像变换为另一个图像，这将被高度置信地错误分类，同时在视觉上与原始图像无法区分！这种过程称为对抗性攻击，生成方法的简单性解释了很多关于GAN的内容。
精心计算的示例中的对抗性示例，其目的是错误分类。以下是此过程的说明。左边的熊猫与右边的熊猫无法区分 - 但它被归类为长臂猿。

图像分类器本质上是高维空间中的复杂决策边界。当然，在对图像进行分类时，我们无法绘制这个边界。但我们可以安全地假设，当训练结束时，网络并不是针对所有图像进行推广的 - 仅针对我们在训练集中的那些图像。这种概括可能不是现实生活的良好近似。换句话说，它适用于我们的数据 - 我们将利用它。

让我们开始为图像添加随机噪声并使其非常接近零。我们可以通过控制噪声的L2范数来实现这一点。数学符号不应该让您担心 - 出于所有实际目的，您可以将L2范数视为向量的长度。这里的诀窍是你在图像中拥有的像素越多 - 它的平均L2范数就越大。因此，如果噪声的范数足够低，您可以预期它在视觉上难以察觉，而损坏的图像将远离矢量空间中的原始图像。

为什么？

好吧，如果HxW图像是矢量，那么我们添加到它的HxW噪声也是矢量。原始图像具有相当密集的各种颜色 - 这增加了L2规范。另一方面，噪声是一组视觉上混乱的相当苍白的像素 - 一个小范数的矢量。最后，我们将它们添加到一起，为损坏的图像获取新的矢量，这与原始图像相对接近 - 但却错误分类！

现在，如果原始类 Dog 的决策边界不是那么远（就L2范数而言），这种加性噪声将新图像置于决策边界之外。

您不需要成为世界级拓扑学家来理解某些类别的流形或决策边界。由于每个图像只是高维空间中的矢量，因此在其上训练的分类器将“所有猴子”定义为“由隐藏参数描述的该高维斑点中的所有图像矢量”。我们将该blob称为该类的决策边界。

好的，所以，你说我们可以通过添加随机噪声轻松欺骗网络。它与生成新图像有什么关系？

现在我们假设有两个结构模型，相当于两个神经网络：

这是关于判别网络D和生成网络G的价值函数（Value Function），训练网络D使得最大概率地分对训练样本的标签（最大化log D(x)），训练网络G最小化log(1 – D(G(z)))，即最大化D的损失。训练过程中固定一方，更新另一个网络的参数，交替迭代，使得对方的错误最大化，最终，G 能估测出样本数据的分布。生成模型G隐式地定义了一个概率分布Pg，我们希望Pg 收敛到数据真实分布Pdata。论文证明了这个极小化极大博弈当且仅当Pg = Pdata时存在最优解，即达到纳什均衡，此时生成模型G恢复了训练数据的分布，判别模型D的准确率等于50%。

接着上面最后一个问题：怎么才能生成我指定的图像呢？

指定标签去训练

顾名思义就是把标签也带进公式，得到有条件的公式：

具体怎么让CGAN更好的优化，这里不解释，就是平常的优化网络了。

参考文章：

本文大部分翻译此外文

通俗易懂

小博客的总结

唐宇迪大神

㈤ 什么是生成对抗网络

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法，否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。