1.Adversarial Machine Learning 对抗性机器学习:一种机器学习方法,通过创建对抗性示例来测试和改进模型的鲁棒性。 2.AI Analytics AI分析:利用人工智能技术来分析数据并提取有价值的洞察力。 3.AI Assistant AI助手:人工智能助手,如虚拟助手,可以执行任务、回答问题和提供信息。 4.AI Bias AI偏见:人工智能系统中存在...
Adversarial Machine Learning (AML)的研究工作简单可以分为两个部分:攻击和防御。 攻击,即指如何生成对抗样本以使得机器学习模型产生错误的预测;防御,即指如何使机器学习模型对对抗样本更鲁棒。此外,近几年也出现了一些AML理论方向的工作。 攻击部分的工作从深度上来讲主要在于借助各种优化算法逐步提升生成对抗样本的攻击...
于是对抗机器学习(Adversarial Machine Learning)火了。但是它和机器学习、神经网络一样也有10年多的研究历史,而并不是近年来新兴的一个概念。 因为这个领域涉及安全,那么自然而然也就和传统网络安全领域一样是一种攻防两端的军备竞赛。这里有两个名词,即反应性(Reactive)和主动性(Proactive)。反应性的军备竞赛就是说...
Adversarial machine learning is a technique used in machine learning (ML) to fool or misguide a model with malicious input. While adversarial machine learning can be used in a variety of applications, this technique is most commonly used to execute an attack or cause a malfunction in a machine...
熟悉Adversarial Machine Learning(对抗性机器学习)的朋友可能不会觉得陌生,早在 2013 年由 Christian Szegedy 等人就在论文 Intriguing properties of neural networks 中首次提出了 Adversarial Examples(对抗样本)的概念。而下面这张将大熊猫变成长臂猿的示例图也多次出现在多种深度学习课程中。
research field that lies at the intersection of machine learning and computer security wikidata 显示算法生成的翻译 将“adversarial machine learning"自动翻译成 中文 对抗式机器学习 Glosbe Translate 对抗机器学习 Google Translate 添加示例 在上下文、翻译记忆库中将“adversarial machine learning"翻译成 中文 ...
Machine Learning(1)——k-means算法 在OpenCV Maching Learning部分,实现了一些经典的机器学习算法,并且每个算法都有相应的例子,所以我觉得可以从这里开始学习机器学习算法。 K-means算法应该是比较简单的机器学习算法,就先从这个开始学习。 K-means 算法是很典型的基于距离的聚类算法 。从二维图像的例子来看,图像上...
In the Cybersecurity sector Adversarial machine learning attempts to deceive and trick models by creating unique deceptive inputs, to confuse the model resulting in a malfunction in the model.
机器学习的脆弱性由对抗机器学习(adversarial machine learning)开展的一系列研究来进行探索. 关于对抗机器学习, 该方向是机器学习和安全的交叉点, 为了探究能够使攻击者来破坏机器学习系统的方法, 以及开发更加鲁棒性的算法用于减轻这些攻击的效果. 在训练阶段, 攻击者可以使用毒害攻击(poisoning attack), 通过注入一些恶...