“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
汽车工业的线束革命
正解局 2024-12-25
想当将军夫人，就要先嫁给中尉
星海情报局 2024-12-25
该方法可用于任何蛋白质预测模型
超神经HyperAI 2024-12-25
10家公司凑不出1个融资的。
融资中国 2024-12-25
国际出行回暖
环球旅讯 2024-12-25
美国政府将启动《贸易法》301条款，针对中国生产的成熟制程半导体展开调查，这一行为却有可能在自讨苦吃。
36氪的朋友们 2024-12-25
酒店资产较难变现，为回笼资金，世茂不得不折价出售。
未来城不落 2024-12-25
苹果计划无边框iPhone，三星LG面临技术挑战。
爱范儿 2024-12-25
BAAIWorm天宝实现秀丽线虫闭环仿真。
新智元 2024-12-25
谁说大模型不会计算？
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