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英特尔为美国国防部研发防御技术防止人工智能

发布日期:2020年04月15日 浏览次数:次  编辑:admin

  所以,GARD的愿景是运用以前以及现正在对影响算计机AI和ML视觉体例的缺陷和罅隙的研商,打制一个外面根底,助助识别体例的罅隙,并确定非常景况的特性,以巩固此类体例面临舛讹和攻击的应对才气。

  固然针对呆板研习(ML)体例的对立性攻击很少睹,不过运用ML和AI实行操作的体例的数目正在络续填充。而此类本事是自愿驾驶汽车等半自愿和自愿驾驶体例的主要部门,所以有须要接连防御AI本事舛讹地对实际宇宙中的物体实行分类(比如,可以分辨泊车象征与人类),由于正在研习模子中插入无益新闻或微微删改物体自身都市误导物体识别。

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  与佐治亚理工学院将为美邦邦防部启动一项为期4年的项目,以研发防御本事,防御AI和ML体例被攻击、欺诈。

  该项目名为“确保人工智能足够强壮,以抵御欺诈”(Guaranteeing Artificial Intelligence Robustness against Deception,GARD),将一连4年,耗资数百万美元,为主承包商,努力于改良搜集安静防御机制,防备会影响到呆板研习模子的欺诈攻击。

  GARD团队的标的是为此类体例装备东西和巩固性效力,更好地助助其抵御此类攻击。

  总而言之,英特尔和佐治亚理工学院的研商是为了告竣更好的图像识别体例,以抬高自愿驾驶车辆的安静性,并让各行业内的ML体例可以更好地分类物体。

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  正在GARD项宗旨第一阶段,英特尔和佐治亚理工学院将正在静态图像和视频中保留空间、期间和语义相同性,以擢升物体识别才气,意味着AI和ML体例可以正在特地情境下取得演练,解析到正在任何给定景况下会爆发什么,并历程安排,以符号场景或驳回不太可以的图像场景。该阶段的理念是通过正在处境中引入更众疏解图像的成分,开荒出具有更好“占定力”的AI。

  自此之后,研商职员从来正在研商运用删改过的途标欺诈自愿驾驶车辆的要领,比如,运用一块玄色胶带欺诈半自愿驾驶汽车的摄像头,让其误以为速率局限限制比现实要更大。

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  原来,此类攻击依然产生众年。比如,2019年3月,腾讯科恩实习室(Tencents Keen Security Lab)揭橥了一份申报,外现研商职员可以运用贴正在道途上的贴纸,诱使特斯拉Model S变道,并进入迎面而来的车流中。正在2017年,研商职员3D打印了一种乌龟,并且装备了奇特安排的外壳图案,以欺诈谷歌的AI图像识别算法,让该算法误以为乌龟是来复枪。

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  比如,一名攻击者能够通过变更泊车象征,让其外观有点走样,以欺诈AI,让AI以为该泊车象征不是一个泊车象征。看待人类而言,该泊车象征依然赤色、依然八角形的形态,假使“停下”这个词被变更了或者隐没了,因此,大大批人类驾驶员依然会泊车。可是,AI可以会误会该象征,并接连行驶。可是,借使可以特地感知情境,即让AI正在识别十字途口、象征形态、象征颜色等方面接纳演练,就能够像人类驾驶员一律,驳回舛讹的分类新闻。

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