“机器学习中的对抗性攻击”是一个备受关注的话题,因为它可能会对人工智能系统的安全性和可靠性造成威胁。本文将介绍机器学习中的对抗性攻击及其威胁,并探讨一些防御方法。...【查看原文】
作者:大森林 | 来源:3DCV在公众号「3DCV」后台,回复「原论文」可获取论文pdf和代码链接添加微信:cv3d008 备注:BEV,拉你入BEV群。文末附行业细分群摘要作为一种主要的AI技术,深度学习已经成功地解决了大量的2D视觉任务。最近,在3D点云方面,深度学习正在变得越来越流行,用于解决这个领域的各种任务。尽管已经取得了显著的成就,但深度学习算法很容易受到对抗性攻击。这些攻击几乎是人眼无法察觉到的,但却可以在测试和部署阶段轻易欺骗的深度神经网络。为支持未来的研究,本综述总结了目前在点云分类方面
编程深度学习
3D视觉工坊 2024-01-02
问:在你的证词中,你描述了人工智能技术面临的两个主要威胁:一个是欺骗,这是不言自明的。答:我们没有广泛地看到这一点,但它已经发生了。我们正在讨论突破极限,并添加人工智能支持的功能,以改善维护和运营智能等,这都…
人工智能
中国指挥与控制学会 2023-06-04
2023年4月5日,美国安全与新兴技术中心(CSET)发布报告《对抗性机器学习和网络安全》。人工智能系统正广泛应用于与经济相关的各个部门,但研究表明,这些人工智能系统可能容易受到攻击。1.人工智能系统存在的问题与常见的网络安全漏洞有何不同?研究人员一再证明,机器学习算法和训练过程中普遍存在漏洞,并且难以修复。
人工智能机器学习
全球技术地图 2023-04-11
不论是在社交媒体平台还是各类工作学习资料,大大小小的图像和文件水印是我们习以为常的附赠产物,在图像上叠加可见水印为解决版权问题提供了一种强有力的手段,它被用于在互联网共享时标识和保护图像版权。随着AIGC内容快速且大批量的产生,可见水印同样在其从传播过程中发挥着重要的作用。而基于技术发展相辅相成的规律,自水印出现之后,水印去除技术也进入图像处理领域研究者的视野,以对抗性的方式加强可见水印的鲁棒性。直至现在,研究如何有效移除水印为发明更强大的图像水印技术提供了线索,近年来已经吸引了越来越多的研究兴趣。水印去
AIGC
合合信息 2024-08-29
原创:OpenAi 翻译:suntiger 1.摘要 对抗性训练为监督学习算法提供了一种正则化方法,而虚拟对抗性训练则能将监督学习算法扩展至半监督环境。然而,这两种方法都需要对输入向量的大量条目进行微
OpenAI
suntiger 2023-04-24
36氪 2024-12-25
钛媒体APP 2024-12-25
餐饮业已经严重供给过剩。
红餐网 2024-12-25
科技狐 2024-12-25
雷科技 2024-12-25
IT之家 2024-12-25
IT时报 2024-12-25
新能源时代,碳化硅越来越重要。
铅笔道 2024-12-25
快科技 2024-12-25
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