深度学习

通用对抗性扰动(UAP,Universal adversarial perturbation),也称为输入不可知扰动(input-agnostic perturbation),已被证明存在并且能够欺骗大量数据样本上最先进的深度学习模型。现有的UAP方法主要集中在攻击图像分类模型上。
根据应用领域的不同,人工智能研究的技术也不尽相同,目前以机器学习、计算机视觉等成为热门的AI技术方向。 安全客联手安全牛课堂为大家带来了新年课程特惠,快来了解下吧~
在本次的DEFCON China上,360智能安全团队的李康博士分享了一个关于深度学习系统数据流攻击的议题,展示了如何让人工智能人脸识别系统将李冰冰的照片误认为赵本山的攻击形式。