机器学习模型后门攻击检测

本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁,通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较,从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法,以及后门攻击技术的应用领域。

机器学习模型后门攻击检测-尹培宇

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2021/08/22/%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb%e6%a3%80%e6%b5%8b/

(1)
bfsbfs
上一篇 2021年8月15日 下午6:25
下一篇 2021年8月22日 下午9:21

相关推荐

  • 准确高效地检测安卓APP中的第三方库

    本次报告主要讲述了如何准确高效地检测安卓APP内的第三方库。介绍了第三方库检测的基本概念和主要困难,解释了准确高效检测第三方库的意义,详细讲解布隆过滤器的原理与使用方法、基于熵的代…

    2023年7月27日
    1.1K
  • 基于GAN的表格数据生成

    生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…

    2020年10月12日
    3.6K
  • 关系抽取之远程监督

    远程监督方法用于关系抽取任务,会给数据集带来噪声样本,为此,本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法,能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。

    2019年8月24日
    1.4K
  • Linux应用软件安装使用原理扫盲

          Linux系统是大多数人常见但又不熟悉的操作系统,其在软件安装于使用方法上与Windows有较大的差异。本次…

    2018年12月17日
    1.1K
  • 关联规则分析相关算法介绍

          关联规则分析是以中基于规则的机器学习算法,也是一种用于知识发现的算法。可以在大数据中发现感兴趣的关系,目的是…

    2018年9月25日
    1.6K
  • 基于知识蒸馏的模型窃取方法

    随着大数据时代的来临和计算机算力的不断提升,机器学习模型迅速发展,成为计算机视觉、自然语言处理以及恶意软件检测等领域的研究热点。然而最近的研究发现,机器学习模型面临着严峻的安全威胁…

    2021年11月15日
    2.4K
  • 模型无关元学习

    元学习是人工智能领域继深度学习、深度强化学习、生成对抗之后,又一个重要的研究分支。模型无关元学(MAML)算法可以适用于多个领域,包括少样本的回归、图像分类,以及增强学习,并且使用…

    2020年3月9日
    1.8K
  • 大模型也不安全-小心信息被泄露

    研究大模型隐私泄露攻击,揭示了大模型面临的隐私信息泄露风险。本次学术报告介绍了大模型的应用价值和市场体量,讲述了关于大模型隐私泄露攻击的最新方法,指明了现有的缺陷和未来发展方向。

    2025年8月27日
    1.6K
  • Deep Learning词向量生成–CBOW和Skip-gram

      Deep Learning词向量生成的方法通过神经网络模型让机器自动学习到每个词有效的特征表示,而CBOW模型和Skip-gram模型是目前最流行、常用的Deep learni…

    学术报告 2017年10月13日
    1.3K
  • 融合多模态交互及语义一致性建模的社交机器人检测

    社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API,通过自动化程序控制,通过模仿真实用户以实现恶意目标,检测社交机器人对于净化网络空间环境具…

    2023年7月14日
    1.5K