一、概述 最近几年安全界关于对抗学习的研究如火如荼，对抗样本的生成技术发展迅速。使用不同的对抗攻击方法可以生成对抗样本，不同攻击方法的攻击效果也有所不同。...下图是关于对抗学习经典的应用场景，攻击者利用对抗样本攻击方法对关于熊猫的图片进行微小的修改从而使深度学习图像识别模型失效，误以为图片中的是长臂猿。这种攻击手段已经在本文之前已经进行过讨论。 ?...本文从对抗样本前沿的攻击算法出发讨论对抗学习中的攻击方式，并介绍对抗攻击的防御机制，从研究的角度分析对抗学习的矛与盾。...生成式对抗网络模型（GAN）是基于深度学习的一种强大的生成模型，生成式对抗网络最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判对抗生成网络成功与否的关键。...六、总结 虽然目前对抗学习方面的研究已经提出了许多对抗样本生成的攻击算法，但是防御机制方面还存在不少提升空间。
6月份，罗格斯大学（Rutgers）发表了发表了一篇研究论文，向世界介绍了创意对抗网络（CAN）。...CAN是可以创造性思考的GAN CAN基于几年前伊恩·古德费洛和他的同事创建的生成式对抗网络（GAN）。想要了解CAN，你需要先了解GAN。...CAN以几乎与GAN相同的方式构建，但是通过一个关键的附加功能，让发生器能够创造性地“思考”… 鉴别器仍然尝试学习如何将每个图像分类为真的或假的，但它也学习如何将图像分类为25种艺术风格之一（即立体派，...CAN这组显然是由创意对抗网络生成的一组图像。 抽象表现主义（Abstract Expressionist）和2016年巴塞尔艺术展（Art Basel 2016）数据集都是现代艺术作品的集合。...无论哪种方式，CAN都是创造性地参与艺术的机器学习的巨大飞跃。 如果你想从罗格斯大学读整本CAN研究论文，可以在这里找到。
Attack ML Model 随着AI时代机器学习模型在实际业务系统中愈发无处不在，模型的安全性也变得日渐重要。机器学习模型很可以会遭到恶意攻击，比较直接就能想到的如：人脸识别模型的攻击。...训练出具有对抗性的机器学习模型，在业务系统存在着越来越重要的实际意义。 2. Attack 机器学习模型攻击要做的事情如下图所示： ? 假设我们有一个Network用来做动物的图像识别。...机器学习模型攻击是在x0x^0x0上加上一个微小的噪音Δx\Delta xΔx，使得图片看起来还是一只“Tiger Cat”，但是通过Network的预测结果却是其他动物了。...上述两种损失函数还需要满足一定的约束，就是不能与原来的图片有太大的差异，即： ? 距离 d 通常的定义方式有： ?...该方法相当于使用了非常大的学习率，并且采用L-infinity距离，再把xxx拉回到正方形的角上。 2.4 Black box attack 之前讲的都是白盒攻击，即模型的网络结构我们都是知道的。
DeepMind的AI学会了画画，利用强化学习完全不需人教 ? 如何让计算机自动模仿梵高油画？DeepMind给出了一个强化学习的方法。...1.用强化学习算法，像走迷宫那样，在画布上涂抹颜色。刚开始时，不妨把强化学习算法设定为随机行走。一通乱走，直到把画布填满。 2....梵高的油画，中国的水墨，是很强调笔触顺序的。如何从静态的作品中，识别笔触顺序，然后把正确的顺序，融入强化学习的报酬函数？...在本研究中，我们为人工智能体（artificial agents）配置了用来生成图像的工具。...这种方法与生成式对抗网络（GANs）中使用的方法类似，不同之处在于GAN中的生成器通常是一个可以直接生成像素的神经网络。但是，我们的agent生成图像的方式是通过编写绘图程序来与绘画环境进行交互。
更激进的如马斯克等人认为，奇点来临之后，超级人工智能将会出现，人类面临从属地位，Superhuman会成为对抗超级人工智能的机会。...），人类能够在技术帮助下做更多事情，甚至能在超级人工智能爆发后，成为对抗AI的武器。...Sebastian Thurn说，“所以，如果你是一名每天都在做相同的事情的工人、医生或律师的话，那么让AI会从你那里学习这些技能，并且将会使你成为一个超人类。”...Superhuman：奇点临近前对抗超级智能（super AI）的另一种人类？ 马斯克神经织网的概念，是他某种意义上对人工智能全面发展终结人类的担忧，这种终结将会发生在技术奇点来临之后。...作为一名人工智能的警惕论者，他担心人类会创造出超级人工智能（super AI），超级人工智能最终会统治人类。 马斯克认为，超级人工智能必将实现，而人类只有一个选择：成为AI。
协同过滤算法除了捕捉用户潜在的消费模式外，还会学习用户特定的人口统计学特征或受保护信息等特征，如性别、种族和地理位置位置。...在这项工作中，本文研究了在保持推荐算法有效性的同时，将用户的特定保护信息从学习的交互表征中移除的可能性和挑战。...具体来说，本文将对抗训练纳入到变分自编码器MultVAE架构中，从而形成了一个新的模型——基于对抗训练的多项式自编码器模型（Adv-MultVAE），其目的是去除受保护属性的隐性信息，同时保持推荐性能。...更多关于对抗学习在推荐系统中的应用可以阅读我之前总结的文章：推荐系统中的对抗机器学习技术总结。...其中，推荐算法在本文中为多项式似然的变分自编码器MultVAE，而敏感属性预测器则为一个对抗网络，旨在从潜在向量中预测用户的受保护属性。
本文汇总了ECCV 2020上部分对抗相关论文，后续公众号会随缘对一些paper做解读。感兴趣的同学，可先自行根据标题，搜索对应链接（有些paper可能未公布）。...值得注意的是，这里的对抗包括了生成对抗GAN、以及对抗攻击/防御，两者概念上是迥然的。
近年来，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）成为了人工智能领域最为炙手可热的研究方向。...GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，在学习的过程中，生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型...费曼曾经说过：“What I cannot create, I do not understand.”生成模型为人工智能的研究提供了一种“create” 的可能性，因而引起了广泛的关注。...近年来在机器翻译领域也有许多有意思的新进展。其中一种新的做法是对偶学习（dual learning），这种学习的方式为解决无监督学习中遇到的困难提供了新的思路。...说来有趣的是，我今年年初在写电子书《人工智能是怎样设计的》时，当时也与易子立讨论过电子书有关内容的选择和组织，在组织里面的内容时，考虑到这两种算法表现出的无监督特性，我有意地将对偶学习和 GAN 的介绍相邻排列在一起
对抗机器学习，是一种利用对抗博弈思想的机器学习技术，通过在Google Trends上对“对抗机器学习”进行检索发现，该领域检索热度逐年上升。...今天给大家分享一个好出文章的对抗机器学习研究方向——人脸识别！ 人脸对抗样本攻击的形式主要分为两种，数字图像的对抗攻击和物理形式的对抗攻击。...物理对抗样本攻击在摄像头前发起，数字对抗样本则主要通过数据包劫持，将通过交互活体检测的真实人脸图像替换为数字人脸对抗样本图像。 近些年，人脸对抗样本攻击攻破人脸识别系统的案例层出不穷！...所以在未来，人脸对抗样本攻防技术的研究还有很大的空间，容易有idea，是发论文的好方向！
生成对抗网络 (GANs) —— 机器学习中的一个热点生成对抗网络（GANs, Generative Adversarial Networks）近年来在机器学习领域成为一个热点话题。...GANs 的基本概念生成对抗网络由两部分组成：一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。...这两个网络通过相互对抗进行训练，最终生成器学会生成足以欺骗判别器的假样本，而判别器则学会区分真假样本。这个对抗过程促使生成器不断改进其输出，达到接近真实数据的效果。...在这些应用中，GANs 通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，生成高清晰度的图像。...**多模态生成**：未来的研究可能会专注于开发能够生成多模态输出的 GANs，如同时生成图像和文本描述的模型。结论生成对抗网络是机器学习领域中非常强大的生成模型，尤其在图像生成、转换等任务中表现出色。
人工智能中正在兴起旨在对抗贪婪的开源运动 翻译自 Open Source Movement Emerging in AI To Counter Greed 。...但该公司还想利用这个软件来展示其人工智能芯片的性能，这些芯片被认为是世界上最快的之一。...像 Linux 一样进化 分析人士表示，开源运动正在像 Linux 的发展一样不断发展， Linux 诞生是为了对抗专有操作系统。 Linux 现在是互联网的支柱，并为云原生计算提供了构建块。...但是，英特尔在人工智能领域的存在与 Nvidia 相比无足轻重。 Nvidia 通过其 GPU 使人工智能计算成为可能。...其他机器学习框架（如 OpenCL 和 ROCm）也可用，但脱离 CUDA 可能是一件昂贵的事情。
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。...以下，我们将详细介绍专家们的攻击手段。 攻击图像语音识别系统 目前人工智能和机器学习技术被广泛应用在人机交互、推荐系统、安全防护等各个领域。...攻击者在产生对抗性攻击数据的过程中能够与机器学习的系统有所交互。...3．攻击者针对训练出来的已知机器学习模型构建对抗数据。 图4 对抗性图像黑盒攻击流程 这一攻击基于对抗性图像的欺骗传递性，即针对机器学习模型A构造的对抗性图像，也会有很大的比例能欺骗机器学习模型B。...结论及展望 随着人工智能深入人们的生活，人类将越发依赖人工智能带来的高效与便捷。同时，它也成为攻击者的目标．导致应用机器学习的产品和网络服务不可依赖。
生成对抗网络被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一，目前主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。 GAN这种全新的技术在生成方向上带给了人工智能领域全新的突破。...Yann LeCun（“深度学习三巨头”之一，纽约大学教授，前Facebook首席人工智能科学家）称赞生成对抗网络是“过去20年中深度学习领域最酷的思想”，而在国内被大家熟知的前百度首席科学家Andrew...Ng也把生成对抗网络看作“深度学习领域中一项非常重大的进步”。...GAN的应用 1）生成数据集 人工智能的训练是需要大量的数据集，可以通过GAN自动生成低成本的数据集。...》（基于深层卷积生成对抗网络的无监督表示学习）发表于2015年，文章在GAN的基础之上提出了全新的DCGAN架构，该网络在训练过程中状态稳定，并可以有效实现高质量的图片生成及相关的生成模型应用。
国外知名信息技术网站eweek.com发表文章，称人工智能将在对抗恶意软件方面发挥更大作用。 人工智能正在对抗恶意软件中发挥更大的作用。...事实上，打败机器学习已经成为一件很时髦的事情。” 人工智能，或者更具体地说，一种名为“机器学习”的人工智能形式，已被编码到下一代杀毒（AV）程序中。...该数据科学家解释说，基于人工智能的威胁检测系统被设计用于捕捉传统杀毒软件漏掉的任何东西，至少在理论上如此。但是，机器学习模型并不是万无一失的。它们只能在一定程度上确定某个特定的文件是恶意的还是无害的。...如果攻击者可以了解机器学习检测模型的工作原理，那么他们就可以对恶意软件的文件进行调整，使其能够隐藏自身。...美国迈克菲（McAfee）实验室副总裁表示，“我们现在看到了利用人工智能方法对行业进行的系统性攻击。” 有了基于云的新模型和计算引擎，机器学习正变得越来越便宜，且允许任何人使用。
国外知名信息技术网站eweek.com发表文章，称人工智能将在对抗恶意软件方面发挥更大作用。 人工智能正在反恶意软件中发挥更大的作用。...虽然人工智能正在对抗恶意软件和其他网络威胁方面发挥越来越大的作用，攻击者们也在寻找方法来解决这个问题，甚至会使用AI来增强自己的攻击策略。...事实上，打败机器学习已经成为一件很时尚的事情。” AI，或者更具体地说，一种被称为机器学习的AI形式，已被编码到下一代防病毒（AV）程序中。传统形式的AV是基于签名的，因为这是已知安全威胁的标志。...如果攻击者了解机器学习检测模型的工作原理，那么他们就可能能够对恶意软件的文件进行调整，使它们能够隐藏自身。...有了新的基于云的模型和计算引擎，机器学习变得越来越便宜，且允许任何人使用。
(本次使用已获UC震惊部授权) 就在昨天，人工智能领域一个开创性的成果出现了：关于生成对抗网络(GAN)的最新论文出炉。很多学者和业内人士，都用震惊二字描述内心的波澜。...吾闻生成对抗网络(GAN)暴力也，不当立，当立者乃生成式非对抗网络(GUN)。在这一框架下，我们同时训练两个模型。 一个是生成器G，用以捕捉任何自认可以处理的任一数据分布。...在奋斗的过程中，两个模型通过学习各自的差异而演变。 这个框架的理论基础是博弈论，并且可以看做是双赢的结构，两个模型结成团队以争取最佳结果。...而此前的生成对抗网络，要求生成器G和鉴别器D不断对抗。 训练过程如图所示：(图a) 在激励器(红线)的帮助下，生成器(黄线)正为目标数据分布(蓝色虚线)而努力。...事实上，非对抗式学习在深度学习的广阔天地中，必将大有作。下一步的研究将纳入梯度等问题。 拜见作者 如此令人心旷神怡的论文，由三位作者合作完成。
概述 最近大半年，人工智能领域成为科技领域提到的最多的名词之一。...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...防御性蒸馏仅适用于基于能量概率分布的DNN模型，因此建立通用对抗样本强大的机器学习模型的重要一步。
生成对抗网络（GANs, Generative Adversarial Networks）近年来在机器学习领域成为一个热点话题。...自从Ian Goodfellow及其团队在2014年提出这一模型架构以来，GANs 在图像生成、数据增强、风格转换等领域取得了显著进展，并推动了深度学习在生成模型领域的快速发展。...这两个网络通过相互对抗进行训练，最终生成器学会生成足以欺骗判别器的假样本，而判别器则学会区分真假样本。这个对抗过程促使生成器不断改进其输出，达到接近真实数据的效果。...在这些应用中，GANs 通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，生成高清晰度的图像。...结论 生成对抗网络是机器学习领域中非常强大的生成模型，尤其在图像生成、转换等任务中表现出色。虽然 GANs 的训练过程存在许多挑战，但随着各种变体和改进技术的提出，GANs 的应用潜力仍然巨大。
人工智能（AI）专注于开发能够推理数据的机器，最近已经发展成为一个令人兴奋的领域，结合了这两个特征来加速科学发现。...尽管具有这些优势，但在将机器学习（ML）和人工智能更广泛地应用于抗感染药物发现方面仍存在一些问题。一个主要挑战是不清楚ML模型在未开发的生物分子空间中的泛化能力如何。...为了开发以前未开发的搜索空间，需要采用不同的方法。 抗感染药物发现中的人工智能面临的另一个关键挑战是需要改进机制模型以补充表型方法。...虽然高通量筛选已经专注于体外测试，但仍然存在对对抗全身感染有效的抗感染药物的迫切需求。预测对急性全身感染动物模型的疗效是一项具有挑战性的任务，尚未得到机器学习驱动方法的解决。...除了医学和生物技术领域对传染病的应用，机器学习——以及人工智能的更广泛应用——还在流行病学和对疾病传播的理解方面取得了重大进展。
概述 最近 大半年，人工智能领域成为科技领域提到的最多的名词之一。...在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。....对深度学习来说，这多少是不公平的指责，因为 kdnuggets上的一篇文章(Deep Learning’s Deep Flaws)指出，深度学习对于对抗样本的脆弱性并不是深度学习所独有的，事实上，这在很多机器学习模型中都普遍存在...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...防御性蒸馏仅适用于基于能量概率分布的DNN模型，因此建立通用对抗样本强大的机器学习模型的重要一步。 关于对抗样本的更深的解决方案请查看对抗样本防御
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