白盒算法源是指在算法设计和实现过程中,算法的内部结构和逻辑可以被详细地了解和描述的算法。与黑盒算法不同,白盒算法源的内部结构和工作原理是可见的,因此在设计和实现过程中可以更加精确地控制算法的行为和性能。
白盒算法源的应用场景包括:
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以上是关于白盒算法源的相关信息,如果您有其他问题,请随时提问。
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。由于其模型经常趋向于封闭式的部署,该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上,来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景,为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据,要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到,要么该差别对人类感知没有本质变化,而机器学习模型可
今日分享一篇AI对抗攻击领域论文『Optical Adversarial Attack』,由普渡大学学者提出:OPAD,是对人为刻意制造的光照分布对目标分类器进行攻击的研究,想法奇特,性能有效。
今天向大家推荐四篇近期发布的文献综述,包含无监督域适应、人体解析、视频异常检测和水果成熟度分类。
平台背景:白盒测试手段可存在于最早期介入的测试阶段,所以发现bug后修复的成本最低,也是能找到代码层面上的bug的不二手段。有些同学会说,那不就是开发自测么?这个说法可完全错误,完整的白盒测试,先不要说自动化测试了,也不说执行,也别说设计用例。就单单理解测试的具体方法就让人觉得非常困难了。
前一段时间刚到小米,由于一直以来都没从事过甲方安全,在熟悉工作的过程中慢慢有很多感触。于是就写下了这篇文章,其中的一些观点来自我个人的理解,如果有错误的话,麻烦联系我指出~
“ 人工智能(AI)已无处不在,AI正在为各行各业赋能,并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。然而,由于AI是一种新的编程范式,无论在学术界还是工业界,对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。”
前言: 一个正整数可以分成若干组整数乘式: 若规定乘式左侧数小于右侧数,则所有乘数的集合便是该数的公因数。 如:24=1X24;24=2X12;24=3X8;24=4X6,则24的公因数是1,2,3,4,6,8,12,24 若将左乘数当做白球放于白盒,右乘数当做黑球放于黑盒,则 P1:每一个白球与一个黑球之间存在唯一连接,使两球积为[源数]24。 P2:对于任何一个正整数E,E=1XE成立,所以白盒与黑盒存在必然元素。 P3:√E是白盒与黑盒的分界线, 白盒中的任意元素:Ew≤√E 黑盒中的任意元素:Eb
软件测试是软件开发过程中的基本活动。黑盒测试和白盒测试是两种不同类型的软件测试策略,它们具有同样强大的功能,并且结合使用时甚至更好。
最近,深度学习之父Geoffrey Hinton带领的谷歌大脑团队,提出了一种防御对抗攻击的新方法。
有赞订单管理主要承接有赞所有订单搜索及详情展示功能,系统随着业务的不断发展经历了多次飞升之路。下面简单介绍下有赞订单管理系统的三生三世与“十面埋伏”。
AI 研习社按:这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛,并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 研习社编译如下。
AI 科技评论按:这篇文章来自俄罗斯数据科学家、机器学习爱好者、创业公司的计算机视觉研究员 Alexander Aveysov。他参加了 2018 年度的「Machine Can See」的对抗性样本攻防大赛,并在比赛中获得了第二名。这篇文章是他对这次比赛的个人感想以及经验总结。AI 科技评论编译如下。
如果你正在阅读这篇文章,希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而,在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面,特别是在面对欺骗模型的对手时。
可解释人工智能 (XAI) 致力于开发对人类(包括用户、开发人员、政策制定者和审计人员)来说本质上更容易理解的人工智能模型。神经符号计算 (NSC) 处理将子符号学习算法与符号推理方法相结合。因此,我们可以断言神经符号计算是可解释人工智能下的一个子领域。NSC 也是最适用的方法之一,因为它依赖于结合现有的方法和模型。
在云计算蓬勃发展的当下,云上安全问题无疑变成了头等大事,而AKSK无疑又是云安全问题中不可忽视的一部分。
随着IoT的发展,催生了大量新产品、新服务、新模式,并逐步改变了传统产业模式,引发了产业、经济和社会发展新浪潮。但与此同时,数以亿计设备的接入带来安全攻击也在不断增多。作为基于互联网的新兴信息技术模式,IoT领域除了面临所有与互联网同类型网络攻击威胁的同时,还因其多源异构性、开放性、泛在性等特性而面临更多更复杂的攻击威胁,IoT安全问题也已成为发展的关键之一。
前段时间,某“带佬” 急匆匆的发我两个站点,为某地区hw的靶标。既然是“带佬”,那么肯定得给这位“带佬”面子。简单看了看两个站点,都是ASPX站点。对于.NET所开发的站点,在下可以说是经验老道(自吹一波,实则菜b)。
通过code review 可以发现5类错误,分别是语法错误,边界行为错误,经验错误,算法错误,部分算法错误
区块链的安全需求越来越多,下面就将这些需求一一拆分,看看区块链安全需求到底是个什么样子。
随着企业上云和数字化转型升级的深化,数据正在成为企业的核心资产之一,在生产过程中发挥的价值越来越大。
现在,不需要人类画师一帧帧描画,把你拍下的视频喂给AI,就能让现实世界分分钟掉进二次元世界。
编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条按】谷歌大脑最近研究表明,任何机器学习分类器都可能被欺骗,给出不正确的预测。在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络已经取得了一定的成功,但是许多人已经证明,小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。而目前关于欺骗 ASR 系统的工作主要集中在白盒攻击上,Alzantot 等人证明利用遗传算法的黑盒攻击是可行的。 而在接下来为大家介绍的这篇加州大学伯克利分校机器学习团队的论文中,引入了一个新的黑盒攻击领域,特别是在深层
AI 科技大本营按:谷歌大脑最近研究表明,任何机器学习分类器都可能被欺骗,给出不正确的预测。在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络已经取得了一定的成功,但是许多人已经证明,小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。而目前关于欺骗 ASR 系统的工作主要集中在白盒攻击上,Alzantot 等人证明利用遗传算法的黑盒攻击是可行的。
当众人纷纷投身于 Scaling Law(规模定律)的信仰之时,马毅却选择了一条少有人相信的路。
机器之心报道 作者:杜伟 清华大学联合阿里安全、瑞莱智慧 RealAI 等顶尖团队发布首个公平、全面的 AI 对抗攻防基准平台。AI 模型究竟是否安全,攻击和防御能力几何?只需提交至该平台,就可见能力排行。 从发展的角度来看,人工智能正在从第一代的知识驱动和第二代的数据驱动转向第三代的多元驱动,知识、数据、算法和算力成为四大因素。安全可控也成为第三代人工智能的核心发展目标,数据与算法安全成为学界和业界人士重点关注的研究主题之一。其中,在数据安全层面,数据泄露和投毒是造成数据安全风险的两个重要根源;在算法安全
写在前面的话:本来觉得这么手打一下回顾回顾或者作为预习还挺好的,通过实践表明,除了浪费时间以外一点用处也没有=- -,第一个长篇连载到此完结,哈哈哈XD
作者:毛丽 7月6日,由中信出版集团和百分点主办的“XWorld大会”上,微软全球副总裁洪小文发表了最新的演讲。他以智能金字塔为基础,提出在最底层的计算和记忆方面,计算机已经全面超过人类。在认知方面,和人类相当但是依然有所区别。在创造力和智慧的层次,计算机远远不及人类。未来很可能是AI+HI的时代,人类智能和人工智能共同进化。 大数据文摘从现场带来第一手资料,以下为演讲内容速记,在不改变愿意的前提下部分内容有删改。 1计算和记忆层面,人类输给了计算机 我自己很喜欢看历史,我也读了赫拉利的书,我也去找了一个T
1. 软件测试方法:白盒测试、黑盒测试、灰盒测试、静态测试、动态测试
如果你是一名用户,拥有两个不同的 RAG 应用,如何评判哪个更好?对于开发者而言,如何定量迭代提升你的 RAG 应用的性能?
本文是 i 春秋论坛作家「Wker」表哥分享的技术文章,文章旨在为大家提供更多的学习方法与技能技巧,文章仅供学习参考。
5月24日,2022网络开源技术生态峰会(线上)盛大开幕,本届大会由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导,江苏省未来网络创新研究院主办,SDNLAB社区承办。在“SONiC技术与应用”分论坛上,中国电信研究院网络能力研发中心产品经理尹川分享了《电信自研白盒路由器的创新实践》主题演讲。 中国电信白盒路由器研发背景 尹川分享了运营商做白盒设备的动力,首先是定制化功能,随着5G和6G的研究与建设,从边缘的无线网到承载网再到核心网,都需要大量专有的定制功能。另外,面向企业的应用包括算力网络确定性网络等
AI 科技评论按:机器学习是当下人工智能浪潮的核心技术,受到了工业界的广泛应用,为社会带来了巨大的产业价值。然而,如果机器学习系统受到攻击,将会带来怎样的严重后果?我们该如何分析、规避这种风险?下面,本文作者将基于 6 个月的研究心得,教给大家破解机器学习系统攻击的正确方式!
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。 另外关于对抗样本攻击的防御方法,已经有不少学者提出了一些解决方案,不过防御效果上还有提升空间。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。
前有白盒的示范 后有国际大厂的高调 新华三不争市场争口气 也发布了400G硅光融合交换机 📷 新华三NPO交换机 虽然采用的是25.6T芯片 但是后续可以方便升级51.2T 📷 对比一下“国际大厂” Ragile前期发布的设备 电源、散热和结构都有不同考虑 📷 至此我们 看过了甲方的决绝 Meta的NPO新尝试 看过了设备厂商的努力 当然还有持反对意见的大佬 CPO你永远可以相信Arista大神 气氛烘托至此轮到机构分析师下场了 📷 传统上数据中心交换机 出货量大多通过服务器反推 光通信调研机构Ligh
选自arXiv 作者:Shafi Goldwasser等 机器之心编译 机器之心编辑部 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司,但这种做法真的安全吗?来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明,你外包出去的模型很有可能会被植入后门,而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行,对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习(ML)算法正越来越多地被用于不同领域,做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 深度学习对大数据、大算力的硬性要求迫使越来越多的企业将模型训练任务外包给专门的平台或公司,但这种做法真的安全吗?来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明,你外包出去的模型很有可能会被植入后门,而且这种后门很难被检测到。如果你是一家银行,对方可能会通过这个后门操纵你给何人贷款。 机器学习(ML)算法正越来越多地被用于不同领域,做出对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。当前的 ML 算法需要大量的数据和计算
本文将为您揭开白盒攻击中鼎鼎大名的FGSM(Fast Gradient Sign Method)算法的神秘面纱!
如今,深度学习已经不仅局限于识别支票与信封上的手写文字。比如,深度神经网络已成为许多CV应用的关键组成部分,包括照片与视频编辑器、医疗软件与自动驾驶汽车等。
taskctl是一款国内开源的ETL工具,纯C编写,可以在Window、Linux、Unix上运行。
作为诞生还不到两年的一种新型技术架构,O-RAN的崛起速度确实非常惊人,吸引了行业内外的广泛关注。
今日分享一篇"老"论文,收录于CVPR2020『QEBA: Query-Efficient Boundary-Based Blackbox Attack』,是关于边界查询的黑盒攻击的研究。
AI 科技评论按:本文为“兜哥带你学安全”系列之三,首发于AI科技评论,未经许可不得转载。
如今一些深度神经网络对于一些对抗性样本(Adversarial sample)是弱势的, 对抗性样本就是指我们对输入进行特定的改变, 通过原有的学习算法最终导致整个网络内部出现误差, 这属于攻击的一种, 然而, 现在的攻击都是要么计算代价特别大, 要么需要对目标的模型和数据集有大量的先验知识, 因此, 这些方法在实际上其实都不实用. 该文章主要介绍了一种程序性噪声, 利用该噪声, 使得构造实用的低计算量的黑盒攻击成为了可能, 对抗鲁棒性的神经网络结构, 比如Inception v3和Inception ResNet v2 在ImageNet数据集上. 该文章所提出来的攻击实现了低尝试次数下成功造成错分类. 这种攻击形式揭露了神经网络对于Perlin噪声的脆弱性, Perlin噪声是一种程序性噪声(Procedural Noise), 一般用于生成真实的纹理, 使用Perlin噪声可以实现对所有的分类器都实现top1 至少90%的错误率, 更加令人担忧的是, 该文显示出大多数的Perlin噪声是具有"普适性"(Universal)的, 在对抗样本中, 数据集的大部分, 使用简单的扰动使得高达70%的图片被错误分类
随着计算机产业发展带来的计算性能与处理能力的大幅提高,人工智能在音视频识别、自然语言处理和博弈论等领域得到了广泛应用。在此背景下,确保人工智能的核心——深度学习算法具有可靠的安全性和鲁棒性至关重要。
近年来,在软件开发过程中(如图一)据统计有50%的开销来自于测试环节。软件测试的主要目的是以最少的人力、物力和时间找出软件中潜在的各种缺陷和错误,通过修正缺陷和错误提高软件质量,回避软件发布后由于潜在的软件缺陷和错误造成的隐患。其中黑盒测试和白盒测试是两种常见的测试类型,黑盒测试着重于评估测试程序的表现,白盒测试则能够揭露程序逻辑上的潜在缺陷。而测试用例自动生成问题(ATCG)是一类迫切需要解决的白盒测试问题,以往测试用例的自动生成大多通过人工手段实现,ATCG问题的解决可以有效帮助减少软件测试过程中的人力、物力资源的开销。
本文提出了一种新的采样策略——输出多样化采样,替代对抗攻击方法中常用的随机采样,使得目标模型的输出尽可能多样化,以此提高白盒攻击和黑盒攻击的有效性。实验表明,该种采样策略可以显著提升对抗攻击方法的性能。
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