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AI被一件T(恤)蒙蔽“双眼” 见(识)(不)够(是)根本原因

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  AI(被)(一)件T恤(蒙)蔽“双(眼)” 见识不够是根本原(因)

  (本)报记(者) 谢(开)飞

  通 讯 员 许晓(凤) (王)忆希

  只要穿上一(件)印(有)特殊图案的T恤,就(能)骗过AI人体检(测)系统,从而达到“隐身”效果?

  近日,这(一)场(景)真实(上)(演)。美国(东)北(大)学和麻省理工学院等(研)究机构,共同(设)计了基于对抗样本技(术)的T恤。据研究(人)员介绍,(这)是(全)球首个在非(刚)性(物)体(如T恤)上,(进)行的物(理)(对)抗性实验。AI(人)(体)(检)测摄像头无(法)准(确)地(检)(测)出穿着(该)T恤(的)行人,无论衣服发生怎样(的)褶皱或(变)形,都能达(到)“隐身”效果。

  这(件)能让(人)在AI(人)体检(测)(系)统(下)“隐身”的T(恤),其背(后)的原理是什么?(这)种缺陷会不会导致(安)(全)问题,(要)如何解决?科技(日)报记(者)(就)此采访了(有)关(专)(家)。

  特殊(图)案便(能)骗过AI的“眼(睛)”

  在本次实验中,一位穿着白T(恤)(的)男性(和)(一)(位)穿着黑T(恤)(的)女性(从)(远)处走来,在AI人体识别(摄)像头下,只能看到穿黑T恤女性的身影。

  这是如何做(到)的?原来研究人员使(用)了一(种)被称(为)(对)抗攻(击)(的)方(法)来(欺)骗AI。(仔)细观(察),(白)T(恤)上印有(不)同的色(块),这(些)色块在(人)眼看来与普(通)图(案)无异,但对于机器(来)说,却会造(成)一定干扰。

  中国科学院(自)动化研究所王(金)桥研(究)(员)解释说,(科)研人(员)对原T恤上的图案进(行)修(改),通(过)(技)(术)手段生成具有(较)强干扰性的图(案)替(换)原有图案,(改)变了T(恤)原有的(视)觉(外)观,使(得)AI(模)(型)对数据标签的预测发(生)混淆和错误,从而(到)(达)攻击(的)目的。

  “(攻)击者通过构造微不足(道)(的)(扰)动来(干)(扰)源数据,可以使得基(于)深度神(经)网(络)的人工(智)能(算)(法)输出攻击者(想)要的任(何)(错)误结果。(而)这类(被)(干)扰之后的输入样(本)被称之(为)对抗样(本)。”王金桥说。

  对抗样(本)在实际中主要(用)(来)检验一些安全系数较高(的)系统,通(过)对抗的方式(来)提高AI模型的安全(性),抵御可能(面)临的安(全)风险。比如刷脸支付,它(必)(须)具(有)一定(的)抗攻击能(力),以便避免(灾)难性的(后)果,比如不能让攻击者简(单)(地)利用照片或者定(向)修(改)原输入就能破解用(户)(支)付系(统)。

  (有)实验(表)明,(对)于(一)个(正)确分类的熊猫(图)(像),(在)(加)(入)特定(对)抗样本(的)干扰之后,人(眼)看到的仍然是熊猫,(但)(是)AI图像识(别)模型却将其分(类)为(长)臂猿,(且)(置)信度高达99%。

  不过,(将)对抗性图案印在(衣)服上这种欺(骗)AI的(方)式有(一)个(缺)陷,(只)要图案的角度和形状(发)生变化,(就)会轻易被识(破)。过去(在)设计对抗样本(时),通常采用一(些)简(单)的变换,(比)如缩(放)、(平)移、旋转、亮度、(对)比度调整(以)及(添)加自适(应)(的)(噪)声(等)。

  王金桥解释说,这些简单的(变)换,在产生静态(目)(标)的对抗样本(时)往往(比)较(有)效,但是针对行(人)(这)种非(刚)体(的)动态目(标)(则)容易失效。动态目标(由)于运动(以)及姿态变化,(将)导致(这)些简单(变)换发(生)较大的改(变),(从)而(使)得对抗(样)(本)丧失原有的性质。

  “相(比)过去设(计)的对(抗)样本,本次攻击的成(功)率更高。”(福)州大学数学与计算机科学学院、福(建)(新)媒体行业技术开发(基)(地)副主任(柯)逍博士指出,为应对人体(移)(动)造(成)的T恤形(变),科研人员采用“薄板样条(插)(值)”的(方)法来建模行人可能发(生)的各种(形)变。同时,在(训)练阶段(使)用T(恤)上(棋)盘图(案)的(格)(子)来(学)(习)形变控制点位置(变)化关系,(使)得产生的对(抗)样本更加真实,对人体(形)变(的)贴合度(更)高。

  AI(视)觉系(统)受到多方因(素)干扰

  除了(对)抗(攻)击(之)(外),在(实)际应(用)中的很(多)(环)境因(素)和人为因素,都可能导致AI人体检测出现失误。

  (如)在自动驾驶场景下,(由)(于)天(气)(条)件恶(劣)(如大雪、大雾等)或者(光)线(及)路况复杂,导致前(方)人员成像模糊等,(会)(极)大影响前方目标(检)测性能。在监控场景下,可疑(人)(员)可能通过衣(物)、雨伞(等)的遮挡来干扰(人)工智能算法。

  “排除本身紧急制(动)(功)能问题,(具)备行人(检)测功能的汽车也(存)(在)着无(法)及时、(准)确地检测出(小)目标(人)体等(问)题。”柯逍举例说,美国汽车(协)会曾(对)具备(行)人检测功能的多个品牌车辆做过一(个)测(试),(测)试(中)(用)到的被撞(目)标包括(成)人假人与儿童假人。当车前出现儿童(或)汽车时速达(到)48(千)(米)时,仅一个品牌(有)(一)定概率检测出行人,(其)余3(家)品牌(在)两个场(景)下(均)未检测到(行)人。

  为何在AI视觉识别(技)术下(的)(目)标(检)测模型(如)(此)脆弱?“在(人)(类)眼中,(轻)微的图像干扰(并)(不)会影响最终的判断,(但)对于AI模型来说却(不)是如此。”(柯)逍(举)例说,有相关实验表(明),(一)个测

  试表现(良)好(的)(图)像(检)测(与)识别(分)类器,并没有像人类一样(学)习与理解目标(图)(像)真(正)底层的信息,(而)只是(在)训(练)样本上构(建)(了)一(个)表现(良)好的(机)器学习模(型)。

  据了解,现有的AI(视)(觉)识(别)技术通常采用深(度)神经网络,(本)质上是一种特征深(层)映射,只(是)学习数据的统(计)特征(或)数据之(间)的关联关系,(对)数据量(以)及数据本(身)的丰(富)程度依赖较高,(数)据越多越丰富,则机器(学)习(到)的(用)(于)识别(目)(标)(物)的特征越(具)(有)(判)识度,也越能反映关联关系。

  王金(桥)表示,但(真)(实)情(况)(是),数据往(往)非(常)有(限),(使)得神经网(络)学习到的模式也比较有限,(难)(以)让神(经)网络模(型)“见多识广”,(导)致其面(对)从(未)见过的数据时(表)现往往不尽(如)人意。另一方面,(这)种统计(特)征分布以(及)(关)联关系,一旦被攻击(者)(获)知或者破解,(就)(有)可能针(对)性(地)修改(输)(入)样(本),(从)(而)改(变)模型(的)(输)(出),(达)到攻(击)的(目)的。

  AI视觉失灵易(引)发(安)全(问)(题)

  穿(上)(特)殊T恤,(达)到(所)谓的“隐(身)”效(果),其实就是(混)淆AI(的)视(觉)系(统)。AI目标检测技术(的)这(种)缺(陷)(是)否会导致(安)全(问)题的发生?

  (柯)逍(表)(示),美(国)汽(车)协(会)(的)汽车辅助(驾)驶案例(中),行(人)被漏检或者未能及时被检测到,都可能导(致)交通(事)(故)的产生。此外,安防监控漏检危(险)人(物)(与)物品也可能导致安全(隐)患,不法分子可以利(用)对(抗)攻击来发(现)(目)(标)检测系统的漏洞,(并)进行攻击。

  “安全问(题)(的)产生(可)能(有)模型(本)身缺陷(问)(题),如泛化(性)能不足,训(练)数据(单)一,存在过(拟)(合)(等)现象。此时,应当(尽)(可)能地丰(富)训练数(据),(并)在(模)型(训)(练)(过)程(中)加入(防)(止)过拟(合)(的)技(术)手(段)等来(提)升模型的实战能力。”王金(桥)认为,另一方面,实际系统中往(往)也需要(考)虑模型安全来增强结果可信(度)和(模)(型)的健壮性,加入(攻)击(模)型的预判,提(高)对(抗)样本的判别(能)力,从而(降)低安全风(险)。

  当前,科(研)(人)员(正)不断(提)出精度(更)(高)、速度(更)快的AI目(标)(检)测(模)型,(用)于解决目标(检)测技术存(在)(的)漏检、(误)检、实时性与鲁棒性(不)强等问题。(对)于未来(技)(术)安全的构建,还需要(做)哪些(努)力?

  王金(桥)认为,人工智能目前总体还处于起步阶段,(现)有的(人)工智能算(法)本(质)上还是学习简单的映射关系,并(未)真(正)(地)(理)解(数)据(背)后内(容)及潜(在)的(因)果(关)(系)。因此,其理论(创)新和产业(应)用还(面)临着(诸)多(的)技(术)(难)点,需要科(研)人员持续攻关,实现真正意义上的(智)能以(降)低应用(的)风险。

  “其次,科研人员(在)(进)(行)(技)术研究以及(新)技术的(应)(用)过程中,应(当)(尽)可能(地)考(虑)各种安全(问)题,加(入)对抗样(本)防(攻)击模型,(并)(做)好相(应)(的)处(理)措施。”王(金)桥(建)议,从(社)会层面也应当建(立)和完善人(工)(智)能相(关)的法律(法)规,对技术的应(用)范围加以(引)导,对可能出现的(安)全问题作出相应的指导(和)(规)(范),营造(更)(加)全(面)和成(熟)(的)(科)技(创)(新)环境。

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