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「cnBetaTB」DARPA与英特尔、乔治亚理工学院合作 开创机器学习“免疫系统”

【「cnBetaTB」DARPA与英特尔、乔治亚理工学院合作 开创机器学习“免疫系统”】
机器学习系统在面部识别系统到自主车辆等所有领域的普及 ， 伴随着攻击者想方设法欺骗算法的风险 。 简单的技术已经在测试条件下起了作用 ， 研究人员有兴趣找到减轻这些和其他攻击的方法 。 国防部高级研究项目局（DARPA）已经找来了英特尔和佐治亚理工学院（Georgia Tech） ， 负责领导旨在防御机器学习算法对抗欺骗攻击的研究 。
欺骗攻击在实验室测试之外很少见 ， 但在实操环境下可能会造成重大问题 。 例如 ， McAfee早在2月份就曾报道 ， 研究人员通过在限速标志上贴上两英寸的黑色电子胶带 ， 欺骗了特斯拉Model S中的速度辅助系统 ， 使其超速行驶50英里/小时 。 还有其他的例子也不胜枚举 ， 这证明欺骗人工智能并不算困难 ， 几乎谁都能做到 。

「cnBetaTB」DARPA与英特尔、乔治亚理工学院合作 开创机器学习“免疫系统”
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DARPA认识到欺骗攻击可能会对任何使用机器学习的系统构成威胁 ， 并希望主动出击 ， 减轻这种企图 。 因此 ， 大约一年前 ， 该机构制定了一个名为GARD的计划 ， 即Garanging AI Robustness against Deception的缩写 。 英特尔已经同意成为与乔治亚理工学院合作的四年期GARD计划的主要承包商 。
"英特尔和佐治亚理工学院合作 ， 共同推进生态系统对人工智能和ML漏洞的集体理解和能力 ， "DARPA GARD计划的首席工程师和研究人员Jason Martin说 。 "通过对相干技术的创新研究 ， 我们正在合作研究一种方法 ， 以增强对象检测 ， 提高AI和ML应对对抗性攻击的能力 。 "
目前的欺骗缓解的主要问题是基于规则的、静态的设定 。 如果规则不被打破 ， 欺骗就能成功 。 由于欺骗人工智能的方式几乎有无数种 ， 仅仅受限于攻击者的想象力 ， 因此需要开发出更好的系统 。 英特尔公司表示 ， 该计划的初始阶段将着重于利用图像和视频中的空间、时间和语义的一致性来改进物体检测 。
DARPA信息创新办公室的项目经理Hava Siegelmann博士设想的系统与人类的免疫系统并无不同 ， 你可以把它称为另一个机器学习系统中的机器学习系统 。
"我们希望产生的那种基于广泛场景的防御 ， 可以在免疫系统中看到 ， 比如说 ， 免疫系统可以识别攻击 ， 成功拦截后记住本次攻击的方式 ， 以便在未来的交战中创造出更有效的反应 。 "Siegelmann博士说 。 "我们必须确保机器学习是安全的 ， 不能被欺骗 。 "


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