假冒 论文“谁是真正的鲍勃？说话人识别系统的对抗攻击”的源代码。 演示网站： （包括一分钟的视频预览） 我们的论文已被。 纸质链接 。 引用我们的论文如下： @INPROCEEDINGS {chen2019real, author = {G. Chen and S. Chen and L. Fan and X. Du and Z. Zhao and F. Song and Y. Liu}, booktitle = {2021 2021 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP)}, title = {Who is Real Bob? Adversarial Attacks on Speaker Recognition Systems}, year = {2021}, volume = {},

GANCER：计算有效放射疗法的生成对抗网络 论文代码《使用生殖对抗网络进行放射治疗中的自动化治疗规划》，已提交给2018年医疗保健中的机器学习。 基于知识的计划（KBP）是一种放射疗法治疗计划的自动化方法，该方法包括先预测所需的治疗计划，然后再将其纠正为可交付的计划。 在这项工作中，我们提出了GAN方法来预测理想的3D剂量分布。 此代码包含专门用于GAN的实现。 我们将在以后的更新中提供用于优化的代码。 请注意，原始论文中使用的数据集无法公开共享。 这将在以后的更新中解决，我们将提供一个综合数据集。 另外，您可以使用公共数据集，例如 ，只要您适当地修改数据加载器即可。 先决条件 Linux或OS X 的Python 3 CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN 入门 安装 设置pipenv虚拟环境并输入 pipenv install --dev --three pi

《楚汉棋缘》是一款专为象棋爱好者设计的专业软件，它集成了丰富的棋谱、经典布局和绝招妙杀，旨在帮助用户提升棋艺，享受与计算机对弈的乐趣。这款软件内置了强大的人工智能系统，使得人机对抗充满挑战性，无论你是初学者还是资深棋手，都能从中找到适合自己的对战难度。 我们要了解象棋的基本规则和术语。象棋，又称中国象棋，是一种双人对弈的战略棋类游戏。在棋盘上，双方各执一组棋子，包括车、马、炮、象（相）、士（仕）和将（帅），每种棋子有其独特的移动方式和战术作用。在《楚汉棋缘》中，你可以通过实战演练来熟悉这些棋子的特点和配合策略。 软件的“自带棋谱”功能是一大亮点，它收录了大量历史上的经典对局，涵盖了古代到现代的名局精华。学习这些棋谱，玩家可以领略到大师们的智慧，理解各种高深的战术布局和精妙的杀招。同时，这些棋谱也是提升棋艺的有效途径，通过对经典局面的复盘和分析，玩家能逐渐培养出敏锐的棋感和深厚的棋力。 “经典布局”是《楚汉棋缘》中的一大特色。布局是指开局阶段双方棋子的配置和走法，不同的布局有着不同的战略意图。通过研究和实践各种布局，玩家可以拓宽视野，掌握开局的主动权，为中盘战斗奠定坚实的基础。软件提供了丰富的开局资料，让玩家可以在实战中尝试并熟悉各种布局，从而提高开局阶段的决策能力。 “绝招妙杀”是《楚汉棋缘》中的又一精彩内容，它展现了象棋中的精彩瞬间和巧妙的杀局。这些绝招通常需要精细的操作和深刻的洞察力，通过学习和模仿，玩家可以提升自己的计算能力和对局势的把握，学会如何在关键时刻施展致命一击。 在与电脑对战的过程中，《楚汉棋缘》的人工智能算法提供了多种难度等级，适应不同水平的玩家。初级模式适合新手练习基本规则，而高级模式则对棋艺要求较高，可以挑战玩家的极限。这种人机对抗模式不仅提供了即时反馈，还能在实战中锻炼玩家的应变能力和心理素质。 《楚汉棋缘》作为一款全面的象棋软件，它的价值在于提供了一个完善的平台，让玩家可以学习、实践和提升象棋技能。无论是棋谱的学习、经典布局的探索，还是绝杀技巧的掌握，都为提升棋艺提供了有力的支持。此外，自带注册码的功能让玩家可以直接进入游戏，无需额外购买，更加便捷地享受象棋带来的乐趣。

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出，主要用于非监督学习环境。GAN由两部分组成，一个是生成器（Generator），另一个是判别器（Discriminator），这两个网络通过互相竞争的方式共同进化。 生成器的任务是创造出新的、逼真的数据样本，这些样本需要与训练数据集中的样本尽可能相似。生成器通过接收一个随机噪声向量作为输入，并通过一个深度神经网络进行参数化变换，输出生成的数据样本。生成器的关键挑战是需要捕获训练数据集中的隐含数据分布规律，使得生成的样本能够被人类或其他机器学习算法判断为真实的。 判别器的任务则恰恰相反，它的目标是区分真实数据和生成器生成的假数据。判别器通过学习训练数据集的特征，能够给出输入数据为真实的概率。判别器和生成器一样，也是一个深度神经网络。在训练过程中，判别器要不断调整自身参数，以提高对真实数据与假数据的判别能力。 GAN的核心思想是通过让生成器和判别器进行对抗式训练，使得生成器不断学习如何产生更加逼真的数据，而判别器则学习如何更准确地区分真假数据。在理想情况下，这种训练过程将会持续进行，直到生成器生成的数据与真实数据几乎无法区分。 GAN解决了一个非监督学习中的难题，即在没有标注数据的情况下如何学习数据的内在规律。GAN能够应用于图像生成、风格转换、数据增强等多种场景。然而，GAN也存在一些固有的问题和挑战，比如训练的不稳定性、模式崩溃（mode collapse）等问题。 在低维数据情况下，可以使用简单的概率模型，比如高斯分布来拟合数据分布。但在高维数据情况下，如图像数据，事情会变得更加复杂。图像数据的复杂性要求生成器和判别器必须能够处理复杂的数据结构和高度的特征相关性。 生成式对抗网络在实际应用中还包括多种变体和改进版本，例如深度信念网络（DBN）和受限玻尔兹曼机（RBM）。这些模型通常会使用更加复杂的概率图模型来表示数据的生成过程。 在GAN的损失函数方面，通常使用交叉熵损失。对于判别器，损失函数是判别器正确区分真伪样本的能力的度量；而对于生成器，损失函数是判别器误判生成样本为真实样本的概率。 GAN的训练过程类似于零和博弈，生成器和判别器之间的竞争导致了一种动态平衡状态。当判别器对生成器的输出进行更准确的分类时，生成器需要进一步改进以提高欺骗判别器的能力。反之亦然。整个过程是动态且迭代的。 在GAN训练过程中存在两大问题，一是梯度消失问题，二是优化目标的荒谬性和梯度不稳定问题。这些问题导致GAN训练的难度增加，特别是对于生成器来说，往往会导致模式崩溃的问题。模式崩溃是指生成器生成的数据变得过于相似，失去了多样性。 GAN是一种极具潜力的机器学习模型，尽管存在一些挑战和问题，但其在图像生成、风格转换和数据增强等领域的应用前景十分广阔。

基于强化学习的空战对抗 利用值函数逼近网络设计无人机空战自主决策系统，采用epsilon贪婪策略，三层网络结构。 其中包含了无人机作为质点时的运动模型和动力学模型的建模。 由于无人机作战的动作是连续并且复杂的，本项目仅考虑俯仰角gamma(又叫航倾角)和航向角pusin的变化，并且离散的规定每次变化的幅度为10度，假定速度v为恒定值。根据飞机的运动模型，由俯仰角、航向角和速度可以推算出飞机位置的改变，即x,y,z三个方向的速度分量，在每一步中，根据这些分量变化位置position信息，posintion中的三个值为x,y,z坐标，是东北天坐标系下的坐标值。从坐标信息和角度信息以及速度信息，可以计算出两个飞机的相对作战态势state。 在上文中提到，我们的动作是仅对俯仰角和航向角进行改变，即增大，减少和不变，故两个角度的变化组合一共有3×3=9种动作。在每个态势下，都有9种动作可以选择，将这个态势下的9种动作将会产生的新的态势，作为网络的输入，网络的输出是9个数字，代表每个动作的值函数。 由于是无监督学习，故我们需要利用值函数的Bellman公式生成标签。本文利用时间差分思想，（时间差

基于wasserstein生成对抗网络梯度惩罚(WGAN-GP)的图像生成模型 matlab代码，要求2019b及以上版本 ,基于Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚（WGAN-GP）; 图像生成模型; MATLAB代码; 2019b及以上版本。,基于WGAN-GP的图像生成模型Matlab代码（2019b及以上版本） 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个重要研究方向，自从2014年Ian Goodfellow等人提出以来，GAN已经取得了许多显著的成果。GAN的核心思想是通过一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）相互竞争的过程，来学习生成数据的分布。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据，而判别器的任务则是尽可能准确地区分真数据和假数据。 Wasserstein生成对抗网络（WGAN）在GAN的基础上做出了改进，它使用Wasserstein距离作为目标函数，这使得训练过程更加稳定，并且能够生成质量更高的数据。WGAN的核心思想是用Wasserstein距离来衡量两个概率分布之间的距离，这样做的好处是可以减少梯度消失或梯度爆炸的问题，从而使训练过程更为稳定。此外，WGAN还引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）机制，即WGAN-GP，进一步增强了模型的性能和稳定性。 在图像生成领域，WGAN-GP的应用非常广泛，它可以用来生成高质量和高分辨率的图像。例如，它可以用于生成人脸图像、自然风景图像、艺术作品等。这些生成的图像不仅可以用于娱乐和艺术创作，也可以用于数据增强、模拟仿真、图像修复等领域。 本篇文档涉及到的Matlab代码，是实现基于WGAN-GP图像生成模型的一个具体工具。Matlab作为一种编程语言，尤其适合进行算法的原型设计和研究开发，它提供了丰富的数学计算库和数据可视化工具，使得研究者能够快速实现复杂的算法，并且直观地观察结果。文档中提到的Matlab代码要求2019b及以上版本，这主要是因为2019b版本的Matlab增强了对深度学习的支持，包括提供了更加强大的GPU加速计算能力，以及对最新深度学习框架的支持。 文件压缩包中还包含了技术分析报告和一些图片文件。技术分析报告可能详细介绍了基于生成对抗网络梯度惩罚的图像生成模型的原理、结构、算法流程以及实现细节。而图片文件可能包含模型生成的一些示例图像，用于展示模型的生成效果。 大数据标签的添加表明，这项研究和相关技术可能在处理大规模数据集方面具有应用潜力。随着数据量的不断增加，大数据分析技术变得越来越重要，而在大数据环境下训练和应用WGAN-GP图像生成模型，可以提升模型对于真实世界复杂数据分布的学习能力。 此外，随着计算能力的提升和算法的优化，WGAN-GP图像生成模型的训练效率和生成质量都有了显著提高。这使得它在图像超分辨率、风格迁移、内容创建等多个领域都有广泛的应用前景。通过不断地研究和开发，基于WGAN-GP的图像生成技术有望在未来的图像处理和计算机视觉领域中发挥更加重要的作用。

对抗搜索和博弈是人工智能领域中的一个重要分支，它主要研究的是在有对手参与的环境中如何做出最优决策的问题。在本节中，我们将深入探讨这一主题，包括博弈中的优化决策、α-β剪枝算法以及其他改进方法，并简要介绍当前博弈领域的最新发展情况。 博弈中的优化决策是寻找在博弈中的最佳策略，这通常涉及到计算所有可能的走法及其结果，然后选择最有利的行动。在许多情况下，这需要解决复杂的搜索问题，因为游戏树可能会非常庞大。例如，在棋类游戏中，每一步都有多种可能的后续动作，使得计算所有可能的结局变得极其困难。 α-β剪枝是解决这个问题的一种高效算法，它用于减少搜索空间。α-β剪枝基于最小-最大搜索策略，其中一方（最大化玩家）试图找到最好的行动，而另一方（最小化玩家）则试图找到最坏的回应。通过设置两个值α和β，分别代表当前节点的最大可能价值和最小可能价值，算法可以在搜索过程中提前剪掉不会影响最终结果的分支，从而大大提高搜索效率。 除了α-β剪枝，还有许多其他的方法可以进一步优化对抗搜索。这些改进包括使用更高效的评估函数来快速判断局面的好坏，引入启发式搜索策略以优先考虑更有希望的分支，以及利用机器学习技术训练神经网络来预测对手的行动和评估游戏状态。 博弈的发展情况一直在不断演变。随着计算能力的增强和算法的进步，人工智能在各种游戏中已经取得了显著的成就，如围棋的AlphaGo和AlphaZero，它们展示了深度学习和强化学习在处理复杂决策问题上的强大能力。此外，多智能体系统和合作博弈的研究也在不断发展，这些研究不仅限于零和博弈，还涵盖了非零和博弈，即参与者的目标可能部分重叠或相互依赖的情况。 零和博弈和非零和博弈是博弈论中的两个基本概念。在零和博弈中，一方的收益必然意味着另一方的损失，总收益为零。比如在囚徒困境中，两个囚犯必须在揭发对方和保持沉默之间做出选择，他们的利益是直接对立的。相比之下，非零和博弈允许参与者通过合作实现双方共赢或双输，总收益可以是正数或负数。 对抗搜索和博弈是人工智能的重要组成部分，它们涉及到战略决策、搜索优化和多智能体交互等核心问题。随着技术的不断进步，我们期待在这个领域看到更多创新和突破，为人工智能在现实世界的复杂决策问题中提供更强大的解决方案。

内容概要：本文档详细解析了信息安全领域的实战项目（2025版），涵盖三大核心类型：数据安全防护类（如加密与脱敏、日志监控系统）、攻防对抗演练类（如渗透测试实战、电子取证与反诈）、合规与风控类（如等保2.0实施、GDPR数据治理）。介绍了关键技术工具链，包括漏洞检测（Nessus、Fortify）、数据保护（Vormetric加密网关、Splunk日志）、身份认证（多因素认证）、AI安全（天擎大模型、对抗样本生成技术）。列举了行业应用典型案例，公共安全领域（天擎大模型应用、视频侦查实战）和企业级安全建设（DevSecOps实践、零信任架构落地）。最后阐述了项目开发与实施要点（需求优先级、技术选型建议、风险规避策略）以及能力提升路径（入门阶段、进阶方向、实战资源）。 适合人群：信息安全从业者、网络安全工程师、数据安全分析师、攻防演练人员、合规与风控专员。 使用场景及目标：①帮助从业人员了解最新信息安全技术的应用和发展趋势；②为具体项目的规划、实施提供参考；③指导不同阶段从业者的能力提升路径。 阅读建议：读者应结合自身工作场景重点关注相关部分，对于技术选型和技术实现细节，可进一步深入研究文档提供的工具和技术。

接收机测距和灵敏度实验、目标积累门限检测实验、虚警概率实验、目标积累/恒虚警检测实验、目标距离跟踪实验

雷达对抗是电子战的重要组成部分，涉及在军事上干扰、欺骗或破坏敌方雷达系统的一系列技术。本次大作业关注的是全向振幅单脉冲——全方位比幅法（NABD）测向仿真，下面将详细介绍该方法的原理、误差分析及其在雷达对抗中的应用。 全向比幅法（NABD）是一种利用信号幅度信息对目标进行测向的技术。在雷达对抗中，这种技术可以用来确定敌方雷达的方位角。全向比幅法采用若干具有相同方向图函数的天线，这些天线均匀分布在360°方位内。相邻天线的张角为360°/N，其中N为天线的数量。每个天线的方位指向可以表示为一系列方位函数的和，这些方位函数可以展开为傅里叶级数。通过将各天线的信号输出进行加权和处理，可以得到信号的幅度信息，并据此进行测向。 全向比幅法测向误差的定性分析主要涉及到天线方向图函数、天线张角、通道失衡等因素。理论上，当天线数量较大时，天线函数的高次展开系数较小，可以近似用一次或二次项来表示。天线方向图函数一般采用高斯函数表示，以简化计算和分析。而波束交点损失（L）是衡量天线系统性能的一个重要参数，它代表了在天线波束交叉点处信号强度的损耗。在分析波束交点损失对测向误差的影响时，通常会考虑不同的损耗值（例如1dB和3dB），以及不同的到达角度（如15°、25°、35°、45°）。 在实际雷达对抗仿真中，会通过编写程序来模拟上述分析过程。例如，可以使用Matlab编写程序来模拟全向比幅法测向误差图像，通过绘制不同交点损耗条件下的理论误差曲线，评估雷达系统在不同配置下的性能。 在雷达对抗过程中，通道失衡是影响测向系统准确性的主要因素。由于通道失衡是直接作用在信号加权系数上的，它将直接影响测量结果的准确性。而安装误差和半功率波束宽度误差虽然也会影响测向结果，但它们的作用相对较小，因为它们对信号处理的影响主要作用在指数函数的指数上。 通过本次大作业的实验报告，学生能够深入理解和掌握全向比幅法（NABD）测向的基本原理和仿真方法，为未来的雷达对抗相关工作打下坚实的基础。报告中的仿真实验详细记录了在不同条件下的测向误差，帮助学生了解理论和实践的结合，以及在实际对抗中可能遇到的问题和解决方案。通过对误差来源的定性分析，学生可以学习如何通过优化设计来提高雷达系统的性能，增强电子对抗的能力。 总结来说，本大作业通过仿真手段深入研究了全向振幅单脉冲测向技术的原理和误差来源，并用实际编程实践了理论计算。这对于提高雷达对抗技术的专业水平，以及在电子工程领域的应用开发具有重要的意义。