深度神经网络后门攻击

人工智能模型安全是人工智能应用落地需要考量的重要问题,后门攻击威胁是人工智能模型安全的重要议题。本次学术报告以深度神经网络为后门攻击的对象,从深度神经网络训练的内部机理出发,通过了解深度神经网络中已知后门攻击方法的流程,体会后门攻击在深度神经网络中对网络结构操作的原理,以此思考神经网络神经元在决策中的解释说明作用。

深度神经网络后门攻击-韩飞

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2021/08/15/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb/

(3)
bfsbfs
上一篇 2021年7月26日 下午9:45
下一篇 2021年8月22日 下午9:19

相关推荐

  • 隧道流量识别研究

    本文介绍两种隧道流量识别方法:DecETT方法构建不同的损失解耦隧道流协议特征和应用语义特征,实现AF检测;Graphtunnel方法构建DNS递归解析图进行DNS隧道流量监测。未…

    2026年2月3日
    1.5K
  • Boosting Methods

      集成学习是机器学习领域中提升单一模型学习效果的典型方法,而Boosting则是集成学习中常用且效果良好的算法之一。通过将Weak learner巧妙地组合成Strong lea…

    学术报告 2017年9月14日
    1.8K
  • 小样本命名实体识别

    NER一直是NLP领域中的研究热点。近年来,深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异,已经超过了传统方法,但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型。然…

    2021年5月30日
    3.0K
  • 机器学习中的数据不平衡问题

          数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数,通常这种问题被称为“数据不平衡”问题,在这…

    2018年12月17日
    1.9K
  • 软件漏洞注入技术

    随着计算机技术的发展,漏洞威胁问题已然日渐严峻,高效、准确的漏洞检测技术对于漏洞的发现和防护都至关重要,但目前常用的检测算法面临漏洞数据集少、信息不准确、构建成本高等问题,所以一个…

    2023年9月27日
    2.0K
  • 深度神经网络中的对抗样本攻防

          2013年以来深度的神经网络模型在各方面得到了广泛应用,甚至在某些方面达到可以匹配人类的性能,用于“欺骗”神…

    2018年8月1日
    2.0K
  • 自动化漏洞挖掘初探

    摘要:本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念,实战通用方案及相关思路总结,进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题,重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理,分析其如何弥补手工挖掘的不…

    2023年2月13日
    2.3K
  • 基于网络一致性的对抗样本检测

    人工智能系统面临着多种安全威胁,其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的,简单分…

    2020年12月20日
    2.3K
  • 缓冲区溢出漏洞浅析

    1.认识漏洞   1.1.漏洞的定义 百度:漏洞是在硬件、软件、协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷,从而可以使攻击者能够在未授权的情况下访问或破坏系统。 Wikip…

    2014年10月21日
    2.8K
  • 缓解多模态大语言模型的幻觉问题

    该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题,提出两种缓解方法:OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉;HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难…

    2025年12月1日
    2.8K