多源数据的对抗样本攻击数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-05-09 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=69fcb737f175603f068b65a3&type=1
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资源简介：
本数据集用于训练与评估对抗样本检测与防御算法。以MNIST、CIFAR-10和SVHN三个经典图像数据集的测试子集为基础，采用FGSM、BIM和PGD三种攻击算法，在统一扰动强度（8/256）下生成对抗样本。预估数据量为1.32GB，数据格式为NPY。共形成9个标准化样本文件，总计约46,000条带检测标签的样本，为模型鲁棒性评估提供高质量基础数据。
提供机构：
复旦大学
