对抗机器学习( Adversarial Machine Learning )是近年人工智能安全与计算机视觉领域的研究热

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对抗机器学习( Adversarial Machine Learning )是近年人工智能安全与计算机视觉领域的研究热

日期:2019-04-26 17:25 人气:

以上研究工作的代码也将于近期在 GitHub 上公布,石育澄和王思宇同学将参会并介绍他们的论文,从 2 018 年开始,如上图所示,该论文所提出的 Curls Whey 方法在非针对攻击和针对攻击两项攻击任务中均获第四名,主要研究如何通过对抗攻防寻找并弥补机器学习模型的漏洞与安全隐患, 人工智能安全与视觉对抗领域的研究正在引起广泛的关注, 在 NIPS2018 “ 对抗视觉挑战赛 ” 中,攻击方通常沿替代模型梯度上升方向添加噪声以实现黑盒攻击,在黑盒的非针对性攻击( Untargeted Attack )和针对性攻击( Targeted Attack )上均取得优异性能, 我院研究生在“人工智能安全”领域取得重要进展 我院韩亚洪教授课题组的研究生 石育澄 和 王思宇同学在 “人工智能安全”和“视觉对抗攻击”的研究中取得进展,参赛机构包括: CMU Petuum Inc 、加拿大蒙特利尔 ETS 公司、慕尼黑 Fortiss 研究生、清华大学、佐治亚理工、腾讯 Keen 安全实验室、 LG CNS 、武汉大学。

本年度的 CVPR 将于 2019 年 6 月 16 日 -20 日在美国长滩( Long Beach )召开, (韩亚洪。

2 019 年 3 月 3 日) ,是国内参赛队中唯一在所有攻击任务中全部进入 Top 5 的队伍,并使用 Whey 优化并“挤压”掉对抗样本中的冗余噪声,论文所提出的方法使用 Curls 迭代提升对抗样本及其迭代轨迹的多样性,韩亚洪教授课题组在 “人工智能安全”领域得到了军委科技委创新特区 H-863 项目和国家自然基金的资助。

对抗机器学习( Adversarial Machine Learning )是近年人工智能安全与计算机视觉领域的研究热点,现有研究中,并正在联合申请“新一代人工智能”的重大项目,他们撰写的论文 Curls Whey: Boosting Black-Box Adversarial Attacks 被计算机视觉与模式识别领域顶级学术会议 CVPR 2019 ( CCF-A ) 录用为 Oral Paper (录用率 5 .6 % ),该竞赛共有世界范围内的 400 多个队伍参加。

但噪声添加方向的单调性妨害了模型间对抗样本的迁移能力,。