En teoría, el resultado es un ejemplo antagónico que tiene una gran confianza en la clase incorrecta, pero que también es muy similar a la imagen original. El Ataque Triple Salto (en inglés, HopSkipJump Attack) Este ataque de caja negra también se propuso como un ataque eficiente de consulta, pero que se basa únicamente en el acceso a cualquier clase de salida predicha por una entrada. En otras palabras, el Ataque Triple Salto no requiere la capacidad de calcular gradientes o el acceso a los valores de puntuación como el Ataque Cuadrado, y sólo requerirá la salida de predicción de clase del modelo (para cualquier entrada dada). Un ejemplo antagónico se refiere a una entrada de datos especialmente diseñada para que parezca «normal» a los humanos, pero que provoca una clasificación errónea en un modelo de aprendizaje automático. En cada paso, el algoritmo perturba solo una pequeña sección cuadrada de píxeles, de ahí el nombre de Ataque Cuadrado, que termina en cuanto se encuentra un ejemplo antagónico para mejorar la eficiencia de la consulta. En este caso, el ejemplo antagónico se genera utilizando un modelo creado desde cero o sin utilizar ningún modelo (excluyendo la posibilidad de consultar el modelo original).
En cualquier caso, el objetivo de estos ataques es crear ejemplos antagónicos que puedan transferirse al modelo de caja negra en cuestión. Como ataque de caja negra basado en puntuaciones, este enfoque antagónico es capaz de consultar las distribuciones de probabilidad entre las clases de salida del modelo, pero no tiene ningún otro acceso al modelo en sí. El 23 de diciembre de 2016 se coronó campeón de la Supercopa italiana bajo la dirección de Vincenzo Montella superando a la Juventus en la tanda de penaltis, después de empatar 1-1 en el tiempo reglamentario; este fue el primer título oficial del club rossonero en seis años. 2, sin embargo en el segundo tiempo Antoine Griezmann empataría y el marcador no se movería más, dejando a Hungría con oportunidades de clasificar aún. En 782 es nombrado abad Waldo de Reichenau quien desarrolla la «edad de oro» de la Abadía. La abadía de San Gall, su escuela y la biblioteca fueron en toda la Edad Media carolingia y luego feudal, unas de las más importantes, prestigiosas e influyentes instituciones culturales y religiosas del Sacro Imperio Romano, el Occidente cristiano y la expansión del cristianismo en la Edad Media. San Galo que se realizó al comienzo del siglo IX.
Asumió el liderazgo de la comunidad que experimentó su primer auge económico, religioso y espiritual en el siglo IX. La biblioteca fue fundada aproximadamente en el 749 por San Otmaro, creador de una nueva comunidad monástica bajo la regla de San Benito y fundador de la Abadía. La Biblioteca de la Abadía de San Gall (en alemán: Stiftsbibliothek St. La sala de libros principal de la biblioteca de la abadía se encuentra artísticamente decorada y equilibrada en sus proporciones, es considerada la mejor sala barroca no eclesiástica de Suiza y uno de los edificios de bibliotecas más perfectamente diseñados del mundo. La sala principal de la biblioteca fue reconstruida en el siglo XVIII en estilo barroco rococó. Los monjes produjeron los manuscritos necesarios para el culto, camiseta real.madrid la escuela y la administración en su propio taller de escritura como el monasterio ha documentado desde mediados del siglo VIII. Fue fundada en el monasterio de San Gall por el primer abad de este monasterio, San Otmaro a principios del siglo VIII. Contiene 2100 manuscritos que datan de los siglos VIII al XV y 1650 incunables, códices, libros antiguos y grabados. Según los autores de la investigación, el Ataque Cuadrado propuesto requería menos consultas que los ataques de caja negra basados en puntuaciones más actualizados en el momento.
Por último, dado que el algoritmo de ataque utiliza puntuaciones y no información de gradiente, los autores del estudio indican que este enfoque no se ve afectado por el enmascaramiento de gradiente, una técnica común utilizada anteriormente para evitar los ataques de evasión. El Ataque Cuadrado (en inglés, Square Attack) se introdujo en 2020 como un ataque antagónico de evasión de caja negra basado en la consulta de puntuaciones de clasificación sin necesidad de información de gradiente. Los ataques de caja negra en el aprendizaje automático antagónico presuponen que el atacante sólo puede obtener resultados de las entradas proporcionadas y no tiene conocimiento de la estructura o los parámetros del modelo. En el enfoque no dirigido, el objetivo es hacer que el modelo clasifique erróneamente la imagen perturbada con cualquier etiqueta que no sea la original. En el enfoque dirigido, el objetivo es hacer que el modelo clasifique erróneamente la imagen perturbada con una etiqueta objetivo específica (que no es la etiqueta original). El ataque propuesto se divide en dos enfoques diferentes, dirigido y no dirigido, pero ambos se construyen a partir de la idea general de añadir perturbaciones mínimas que conduzcan a un resultado diferente del modelo. Luego de este éxito el equipo tuvo una larga decadencia hasta que en el año 2000 consiguió nuevamente su ascenso a la primera división.
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