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基于对比学习的深度神经网络故障注入攻击的检测与恢复
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于对比学习的 FIA 检测和恢复框架，该框架将对比学习应用于深度学习训练和推断过程中，以实现在 FIAs 下具有自我恢复能力的 DNN 推断引擎。经过 CIFAR-10 数据集上多种类型 FIAs 的评估，我们的 CFDR 框架显示出有希望的检测和恢复效果。
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关键要点
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本文介绍了一种基于对比学习的FIA检测和恢复框架。
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该框架将对比学习应用于深度学习训练和推断过程中。
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实现了在FIAs下具有自我恢复能力的DNN推断引擎。
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经过CIFAR-10数据集上多种类型FIAs的评估。
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CFDR框架显示出有希望的检测和恢复效果。
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