🔍💥 حمله کارلینی (Carlini Attack)؛ تهدیدی پیشرفته برای مدل‌های یادگیری عمیق!

حمله کارلینی، یکی از پیشرفته‌ترین حملات Adversarial Attack است که توسط Nicholas Carlini و همکارانش توسعه داده شده است. این حمله، با ایجاد مقدار بسیار جزئی نویز در داده‌های ورودی، می‌تواند مدل‌های یادگیری عمیق را فریب دهد و پیش‌بینی‌های نادرست تولید کند.

✅ ویژگی‌های اصلی حمله کارلینی:

* مبتنی بر بهینه‌سازی برای پیدا کردن کوچک‌ترین تغییر (L2, L0, L∞)
* بسیار قدرتمند و انعطاف‌پذیر در برابر شبکه‌های عصبی عمیق
* به‌طور گسترده در تست‌کردن مقاومت مدل‌های Vision و NLP استفاده می‌شود

⚠️ کاربرد:

* بررسی و ارتقاء مقاومت مدل‌های یادگیری ماشین
* تحلیل آسیب‌پذیری در مدل‌های حساس و حیاتی



\#AdversarialAttacks #حمله\_کارلینی #امنیت\_مدل #یادگیری\_ماشین #DeepLearning

---