英国とカナダの研究者は、自然言語処理 (NLP) システムに対する一連のブラック ボックス敵対攻撃を考案しました。
過去 XNUMX 年間、慎重に作成された敵対的な画像を使用して画像認識システムを攻撃することは、面白いがつまらない概念実証であると考えられてきました。 しかし、オーストラリアからの新しい研究は...
元政府軍の著名人による諮問委員会を特徴とするスタートアップ企業が、AI のセキュリティと展開可能性を評価するために設計された新しいプラットフォームをリリースしました。
新しい研究イニシアチブにより、足音に基づいて個人を識別できる低コストのシステムが、わずかな時間から生み出されました。
MIT の研究者チームは、AI が「敵対的な」例に対処できるようにすることを目的とした深層学習アルゴリズムを開発しました。
近年、自然言語処理アルゴリズムとシステムは目覚ましいものになりましたが、それらは依然として、「攻撃」として知られる一種のエクスプロイトに対して脆弱です。
