AI安全, 硬件

2019-07-13

一台自动化机器意外刺穿了一个9盎司重的驱熊喷雾罐，释放出浓缩的喷雾，致使24名亚马逊员工受伤。

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这个网站收集AI‘翻车’案例，所有‘罪证’都不放过

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对抗样本攻防战，清华大学TSAIL团队再获CAAD攻防赛第一

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OpenAI详细解析：攻击者是如何使用“对抗样本”攻击机器学习的！

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L2正则化和对抗鲁棒性的关系

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L2正则化视角下的对抗样本

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精准防御对抗性攻击，清华大学提出对抗正则化训练方法DeepDefense

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继图像识别后，图像标注系统也被对抗样本攻陷!

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神奇的面包机！谷歌造出对抗样本的实体版

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利用分布鲁棒优化方法应对对抗样本干扰

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UIUC学者构建欺骗检测器的对抗样本！

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经得住考验的“假图片”：用TensorFlow为神经网络生成对抗样本

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几张贴纸就让神经网络看不懂道路标志，伯克利为真实环境生成对抗样本

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PSU提出深度k-最近邻算法：解决深度学习应用的安全漏洞

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一文读懂如何用深度学习实现网络安全

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向人类免疫系统学习，AI如何做到挽救30亿美元的网络犯罪损失？

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完善强化学习安全性：UC Berkeley提出约束型策略优化新算法

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“房间里的大象“：让目标检测器一脸懵逼

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神经网络模糊测试：将DNN应用于软件安全测试

https://zhuanlan.zhihu.com/p/45695815

华为新论文：将行人重识别准确率从88变到0

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三维对抗样本的生成方法MeshAdv，成功欺骗真实场景中的分类器和目标检测器

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神经网络太好骗？清华团队如何做到打NIPS攻防赛得3冠军的

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“穿墙透视”黑魔法来了！只需WiFi和智能手机就可实现

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这一次，MIT的科学家让谷歌AI把步枪误认成直升机

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只需修改一个像素，让神经网络连猫都认不出

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对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法

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修改一个像素，就能让神经网络识别图像出错

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用100元的支票骗到100万：看看对抗性攻击是怎么为非作歹的

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MILA提出防御增强型网络：简单修改已有网络即可提升防攻击能力

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一点微小的扰动，就可能导致深度神经网络做出错误判断

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基于深度学习的二进制恶意样本检测

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AI生成假指纹以假乱真，你的指纹识别还安全吗？

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深入浅出对抗性机器学习（AML）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/53908224

如何辨别哪些是人工智能生成的虚假图像？

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Pig变飞机？AI为什么这么蠢–Adversarial Attack

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一文读懂文本处理中的对抗训练

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图像压缩重建也能抵御对抗样本，这是一种新的防守策略

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带了个对抗图像块，YOLOv2竟然无法识别我是人……

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危险！一张贴画就能迷惑AI，对抗补丁或让自动驾驶车毁人亡

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65745852

动量迭代式对抗噪声生成方法

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如何引诱分类器犯错？南大周志华等提出用自编码器生成恶意训练数据

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一文看尽三种针对人工智能系统的攻击技术及防御策略

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DeepFakes天敌来了！伯克利紧急研发“火眼金睛”防伪克星

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SemanticAdv：基于语义属性的对抗样本生成方法

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自动驾驶“无视”障碍物：百度研究人员攻陷激光雷达

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一张贴纸破解顶级FaceID，华为新研究让人脸识别不再安全

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华为AdvHat: 一文弄懂对抗攻击里的技术细节

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图像分类中的对抗攻击是怎么回事？

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对抗攻击基础知识

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全球“黑客大赛”冠军霸气讲述：我是如何让50个文件一起骗过AI安防系统的？

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一个模型击溃12种AI造假，各种GAN与Deepfake都阵亡

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中山大学发布最新《图对抗机器学习》2020综述论文，带你全面了解40+种攻防对抗学习方法

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视觉对抗样本生成技术概述

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视听觉深度伪造检测技术研究综述

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RIPPLES：BERT控制术

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同态加密技术及其在机器学习中的应用详解

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GAN生成对抗样本的方法解析

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图像篡改被动检测技术一览：基于特征提取和卷积神经网络的篡改检测

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最新综述：图像分类中的对抗机器学习

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如何系统地欺骗图像识别神经网络

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一文读懂机器学习“数据中毒”

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对抗图像和攻击在Keras和TensorFlow上的实现

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谷歌、OpenAI等警告：BERT、GPT-3等大型语言模型都有一个重大缺陷（泄露训练数据）

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互联网广告黑产盛行，如何反作弊？

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基于一种改进的Wide&Deep文本分类在用户身份识别上的实践

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文本预训练模型在信息安全场景的探索和实践

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图算法在网络黑产挖掘中的思考

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人工智能模型水印研究综述

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《计算机视觉对抗攻击与防御》最新综述论文

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一张照片攻破人脸识别系统：能点头摇头张嘴，网友：太可怕！

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清华OpenAttack文本对抗工具包重大更新：支持中文、多进程、兼容HuggingFace

SERDES是英文SERializer(串行器)/DESerializer(解串器)的简称。

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数模转换器的基本原理及DAC类型简介

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基于高速DDFS的高精度DAC的设计

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模-数转换(A/D)技术

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NAND Flash与NOR Flash究竟有何不同

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一个OLED方面的公众号

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LCD与OLED之争：谁才是真正的赢家？

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芯片中的数学——均衡器EQ和它在高速外部总线中的应用。这个blog主要介绍了眼图的概念。

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无线接收器的百年创新及架构发展史

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新型存储器技术盘点

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内存条应该怎么插？为什么要从远端插起？不遵循为啥还可以work？有啥副作用？

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关于“陶瓷电容”，你不知道的事

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博通要卖掉的射频前端，是个怎样的市场？

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终结混乱，USB族谱终极整理！

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USB的前世今生

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为什么USB Type C电缆正反插都可以？它是怎么做到的？

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USB3.1 Type-C高速接口设计指南

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为什么短路的USB设备不会烧掉你的主板？著名的USB Killer又是怎么干掉主板的？