深度学习模型后门攻击与防御实验数据集_Deep_Learning_Model_Backdoor_Attack_and_Defense_Experiment_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型安全, 后门攻击, 目标识别, 对抗攻击, 实验数据, 计算机视觉, CIFAR-10
数据概述：
该数据集包含了一系列针对深度学习模型后门攻击与防御的实验数据，主要记录了在CIFAR-10数据集上，使用不同攻击方法对视觉Transformer（ViT）模型进行后门攻击，并评估其防御效果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态实验结果。
地理范围：实验基于CIFAR-10数据集，属于计算机视觉领域。
数据维度：数据集包含训练损失、训练准确率、干净样本准确率、后门样本攻击成功率（ASR）、后门样本召回率（RA）、测试准确率、测试攻击成功率（ASR）和测试召回率（RA）等指标。
数据格式：主要为CSV格式，记录了不同训练轮次（epoch）和批次（batch）下的实验结果，便于分析和可视化。此外，还包括了Python脚本、配置文件、图像等。
来源信息：数据来源于对ViT模型在CIFAR-10数据集上的后门攻击与防御实验。
该数据集适合用于深度学习模型安全领域的研究，特别是对抗攻击、后门攻击检测与防御、以及模型鲁棒性评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于深度学习模型安全、对抗攻击、模型鲁棒性分析等方向的学术研究，如后门攻击的有效性评估、防御策略的对比分析等。
行业应用：可以为人工智能安全行业提供数据支持，用于评估和改进安全防护措施，提升模型的安全性。
决策支持：支持模型安全风险评估、安全策略制定和模型安全审计。
教育和培训：作为深度学习安全课程的实验材料，帮助学生和研究人员深入理解后门攻击的原理和防御方法。
此数据集特别适合用于探索不同攻击方法对模型性能的影响，以及评估各种防御策略的有效性，从而提升深度学习模型的安全性。
