Cómo engañar a una red neural en Phyton 3

Cómo engañar a una red neural en Phyton 3: El autor seleccionó a Dev Color para recibir una donación como parte del programa Write for DOnations.

El autor seleccionó a [Dev Color_](https://www.brightfunds.org/organizations/dev-color) para recibir una donación como parte del programa [Write for DOnations_](https://do.co/w4do-cta).

¿Sería posible engañar a una red neural para la clasificación de animales? Engañar a un clasificador de animales puede tener algunas consecuencias, ¿pero si pudiésemos engañar a nuestro autenticador facial? ¿O al software del prototipo de un vehículo autónomo? Afortunadamente, legiones de ingenieros e investigaciones están entre un modelo de visión computarizada de un prototipo y los modelos de calidad de producción, en nuestros dispositivos móviles o en nuestros vehículos. Aun así, estos riesgos tienen implicaciones significativas y es importante tenerlos en cuenta como profesional del aprendizaje automático.

En este tutorial, intentará “engañar” a un clasificador de animales. A medida que avanza en este tutorial, usará [OpenCV](https://pypi.org/project/opencv-python/), una biblioteca de visión de computadora, y [PyTorch](https://pytorch.org/), una biblioteca de aprendizaje profundo. Cubrirá los siguientes temas en el campo asociado de aprendizaje automático contradictorio:

• Cree un ejemplo contradictorio objetivo. Seleccione una imagen, digamos un perro. Seleccione una clase objetivo, por ejemplo un gato. Su objetivo es engañar a la red neural para que crea que el perro de la imagen es un gato.
• Cree una defensa contradictoria. En resumen, proteja su red neural contra estas imágenes engañosas, sin que sepa cuál es el truco.

Al final de este tutorial, tendrá una herramienta para engañar a las redes neurales y comprenderá cómo defenderse contra los trucos.

neural networks

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