以深度学习为代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式，但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患。对抗样本攻击能使深度学习模型系统进行误判，对各个人工智能应用领域造成了严重的安全威胁。本文从人工智能应用的特定安全领域出发，如入侵检测领域和恶意软件检测领域，介绍了对抗样本攻击的生成原因，安全领域中对抗样本与图像领域的区别以及安全领域中的对抗样本防御方法，并对当前主流的防御方法进行了总结归纳和优劣分析，对深刻理解模型内在脆弱性、全面保障智能系统安全性、广泛部署人工智能应用具有重要意义。
特定安全领域中的对抗样本防御方法-王琛原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/08/31/%e7%89%b9%e5%ae%9a%e5%ae%89%e5%85%a8%e9%a2%86%e5%9f%9f%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
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…
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…
机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（C…
对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时，可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的，…
本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍，阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源，重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法，并且概要性介绍了多种序…
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学…
随着现代软件规模的不断扩大和复杂性的不断提高，软件缺陷调试所消耗的成本也在不断增加，软件缺陷的自动修复成为越来越迫切的需求。软件缺陷自动修复可以分为缺陷定位、补丁生成、补丁验证三个…
2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…
卷积神经网络可以有效提取空间特征，但是它研究的对象还是限制在具有规则空间结构的欧几里得数据。本次学术报告重点…
