{"id":475821,"date":"2023-08-09T07:23:51","date_gmt":"2023-08-09T07:23:51","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:11:17","modified_gmt":"2023-09-05T11:11:17","slug":"adversarial-examples","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/adversarial-examples\/","title":{"rendered":"\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21"},"content":{"rendered":"

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  2. \n

    \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19: \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e14\u0e41\u0e22\u0e49\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e31\u0e07\u0e27\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e41\u0e1a\u0e1a Black-Box: \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e41\u0e1a\u0e1a Black-box \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e07\u0e27\u0e25\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e21\u0e31\u0e01\u0e16\u0e39\u0e01\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e31\u0e1a<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

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    2. \n

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      2. \n

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      3. \n

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        1. \n

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        2. \n

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        3. \n

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            \n
          1. \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e19\u0e17\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/a> \u2013 \u0e04\u0e23\u0e34\u0e2a\u0e40\u0e15\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e40\u0e0b\u0e40\u0e01\u0e14\u0e35 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e13\u0e30 (2013)<\/li>\n
          2. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/a> \u2013 \u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e19 \u0e40\u0e08. \u0e01\u0e39\u0e4a\u0e14\u0e40\u0e1f\u0e25\u0e42\u0e25\u0e27\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e13\u0e30 (2558)<\/li>\n
          3. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/a> \u2013 \u0e1a\u0e31\u0e15\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e49\u0e32 \u0e1a\u0e34\u0e08\u0e42\u0e08 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1f\u0e32\u0e1a\u0e34\u0e42\u0e2d \u0e42\u0e23\u0e25\u0e35 (2021)<\/li>\n
          4. \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22 \u0e01\u0e25\u0e44\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/a> \u2013 \u0e0b\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e23 \u0e1f\u0e2d\u0e22\u0e0b\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e13\u0e30 (2022)<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":467500,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-475821","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Adversarial Examples: Understanding the Intricacies of Deceptive Data<\/mark>","faq_items":[{"question":"What are adversarial examples?","answer":"

            Adversarial examples are carefully crafted inputs designed to deceive machine learning models. By applying small, imperceptible perturbations to legitimate data, these inputs cause the model to make incorrect predictions.<\/p>"},{"question":"How did the concept of adversarial examples originate?","answer":"

            The concept of adversarial examples was first introduced in 2013 by Dr. Christian Szegedy and his team. They demonstrated that even state-of-the-art neural networks were highly susceptible to adversarial perturbations.<\/p>"},{"question":"How do adversarial examples work?","answer":"

            Adversarial examples exploit the vulnerabilities of machine learning models by manipulating the decision boundary in the feature space. Small perturbations are carefully calculated to maximize prediction errors while remaining visually imperceptible.<\/p>"},{"question":"What are the key features of adversarial examples?","answer":"

            The key features include imperceptibility, transferability, black-box attacks, and the effectiveness of adversarial training.<\/p>"},{"question":"What types of adversarial examples exist?","answer":"

            Adversarial examples can be classified based on their generation techniques and attack goals. Types include white-box attacks, black-box attacks, untargeted attacks, targeted attacks, physical attacks, and poisoning attacks.<\/p>"},{"question":"How can adversarial examples be used?","answer":"

            Adversarial examples are used for model evaluation and security assessments, identifying vulnerabilities in machine learning systems, such as autonomous vehicles.<\/p>"},{"question":"What are the problems related to adversarial examples and their solutions?","answer":"

            Problems include model robustness, adaptability, and privacy concerns. Solutions involve adversarial training, defensive distillation, and proper data handling.<\/p>"},{"question":"How do adversarial examples compare to outliers and noise?","answer":"

            Adversarial examples differ from outliers and noise in their intention, impact, and incorporation in models.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives and technologies related to adversarial examples?","answer":"

            The future involves advancements in both attacks and defenses, with researchers developing more robust techniques to protect against adversarial manipulations.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be associated with adversarial examples?","answer":"

            Proxy servers enhance online privacy and security, which indirectly affects how adversarial attacks are conducted. They provide an additional layer of security, making it more challenging for attackers to trace the origin of adversarial attacks.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/475821","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/475821\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/467500"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=475821"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}