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Cette fois, nous présentons un nouveau type d'attaque basée sur le gradient, afin de forcer une application de classification d'images (qui peut être adaptée et utilisée pour n'importe quelle entrée bien sûr), le BIM ou Basic Iteration Method.
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Il est recommandé de consulter au moins l'explication dans le [**Notebook de défi d'introduction**](//https://colab.research.google.com/drive/1lDh0oZ3TR-z87WjogdegZCdtsUuDADcR).
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Pour approfondir le sujet du BIM :
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https://arxiv.org/pdf/1607.02533.pdf
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Comme d'habitude, nous ne fournirons que la partie centrale de l'attaque A.I., il vous appartient de compléter l'outil et de le mélanger avec des techniques de PT, en fonction des situations.
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Veuillez noter :
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Rappelez-vous, dans ce genre de scénarios, afin de simuler des applications d'attaque basées sur la réalité, nous n'avons pas le modèle exact à tromper ou l'image cible dans laquelle nous voudrions transformer notre image. C'est pourquoi, afin de surmonter ce problème, nous devons mélanger notre script central avec une logique de brute-force, en fonction des réponses de l'application que nous voulons tromper.
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