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/
CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题，但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战，因此，如何提升CPU对…
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
Cookie 是网站为辨别用户身份而储存在用户终端上的数据（通常经过加密），是绕开http无状态性的额外手段…
自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。那预训练在自然语言处理中优势怎样发展起来的呢…
研究文本分类硬标签黑盒模型的对抗样本生成方法，分析模型的潜在安全风险，为加强模型鲁棒性提供方向。本次学习报告讲解了文本分类模型对抗样本生成方法的总体状况，并介绍了关于文本分类硬标签…
上一篇博文向大家介绍了，一个典型的特定音频识别系统的原理如下图所示： 特定音频识别系统原理图 上图中可以看到，离线…
贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
文本相似度度量是自然语言处理中的一个基础问题，是许多下游任务的基础，如文本分类、信息检索、对话系统、句义标注等。相似度匹配的过程包括了构造特征与度量特征两个基本步骤，其中构造特征是…
用户画像意味着利用机器学习技术来预测用户的属性，例如人口统计学属性，兴趣属性，偏好属性等。它是精确营销的强大…
本次报告从BERT框架入手，讲解基于预训练的加密流量表征方法。首先介绍加密流量分析的问题和挑战，在基本概念部分着重分析BERT输入表示、预训练过程中的MLM和NSP任务，然后以ET…
