学界 | lan Goodfellow IEEESSP最新演讲:对抗性实例安全性研究及其未来(完整PPT)

大数据文摘作品

作者:郑璇真

继上周密集更新的推特小课堂后,时刻操心着大家学习的Ian Goodfellow老师又发推文给大家开小灶了!

先来回顾一下上周的推特小课堂:

昨天,Ian Goodfellow在Deep Learning and Security worshop(IEEESSP)上发表演讲,主题是对抗性实例安全性研究及其未来发展的方向。秉着“大家good才是真的good”的精神,我们的goodfellow随即在推特上给大家分享了这次演讲的PDF链接:

在这次演讲中,Goodfellow介绍了对抗性实例,即攻击者有意设计的、造成机器学习模型出错的输入。

教大家设计攻击和防御模型,并分析防线失效的原因:

他还提出了三个对抗性实例未来发展可能的方向:间接的手段、更强大的攻击模型,和独立于传统监督学习的安全性。

感兴趣的同学可戳☟链接获取PDF:

http://www.iangoodfellow.com/slides/2018-05-24-DLS-notes.pdf

也可以在大数据文摘微信后台回复“对抗性”获取哦~

相关报道:

https://www.ieee-security.org/TC/SPW2018/DLS/#

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2018-05-25

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