大模型革新网络安全:是矛,也是盾
据其介绍,使用生成式AI,能够比常见的FUZZ工具在生成语法和逻辑结构上更加复杂和隐蔽地攻击Payload,其中一部分已经能够绕过当前针对FUZZ工具的检测手段。同样,生成式对抗网络(GANs)也可以用来生成复杂的恶意软件变种,这让传统的基于签名的恶意软件检测方法失效。
一文了解生成式AI视频
1.生成式对抗网络GANGenerativeadversarialnetworks顾名思义,GAN包括一个生成器和一个判别器。生成器就像一个画家,根据文字描述尽力画出真实般的图像,而判别器就像一个鉴定师,努力分辨哪些画是真实的哪些是生成器画的。两者不断竞争,生成器变得越来越擅长画出逼真图像,判别器变得越来越聪明分辨真伪,最终实现较为...
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
用于处理生成式人工智能的最突出框架包括生成对抗网络和基于转换器的生成式预训练模型。Gartner在6中给出了生成人工智能的定义:从模型中人工制品的表示中学习并生成具有类似特征的新人工制品的人工智能技术。并且如图2所示,具有如下的包含结构:生成人工智能包括所有基础模型基础模型包含各种大语言模型(LLMs)Cha...
全球生成式AI应用全景图:AI应用进入大爆发时代
1)文本生成:目前技术最成熟的领域,随着新一代大模型的发布,未来将看到更高质量的输出、更长形式的内容和更好的垂直特性;2)图像生成:过去一年技术进化速度最快的领域,2014年出现生成对抗网络GAN是图片生成的主流算法,但一直存在对输出结果控制力弱,难以生成新图像等缺点。随后扩散模型、CLIP模型等技术的成熟,文...
基于对抗训练的模型鲁棒性增强研究
对抗生成网络(GAN)是一种由生成器和判别器组成的模型架构。生成器负责生成与真实数据相似的对抗性样本,而判别器则负责判断样本是真实数据还是对抗性样本。通过不断迭代优化生成器和判别器,GAN可以生成更加逼真的对抗性样本,用于训练模型。2.2FGSM攻击快速梯度符号方法(FGSM)是一种常见的对抗攻击方法,它通过计算输入...
告别反向传播,走向对抗性攻击鲁棒的表示学习新方法——费米-玻色机
这个工作表明广为流传的反向传播可能是深度神经网络容易被迷惑的根本原因,而基于物理第一性原理设计的费米玻色机具有局域学习的特征,而且逐层的神经表示从几何上可控,可与大脑视觉通路对信息整合与分离的过程相佐证(www.e993.com)2024年8月6日。图1费米-玻色机的工作原理和网络结构。通过模拟费米子和玻色子的行为,在神经网络的隐藏层中实现...
AI时代的社交媒体上,如何分辨信息真假?
????论文《寻找不可证伪声明中的结构》探讨了如何识别和理解社交媒体上的不可证伪主张,并引入了新的方法。????SergeBelongie是一位计算机视觉和机器学习领域极具影响力的科学家,其研究对社交网络分析和叙事操纵具有重要意义。????作者讨论了未来社交媒体中的AI技术发展趋势,强调了多模态数据处理...
The Innovation Geoscience | 光学信息引导深度学习模型实现矿物...
由于高分辨率与大景深的天然冲突,高倍显微镜下岩石薄片难以实现凹凸不平矿物的全视野清晰观察。本研究通过构建光学信息引导的生成对抗网络,实现了同时增强景深与分辨率的高性能成像,为矿物分析提供有效工具。导读岩石中矿物成分、硬度分布复杂,使得显微成像景深与分辨率的冲突特点在岩石薄片观测中更为显著,导致区域离焦而...
AI写作:原理、应用场景与发展趋势
第二,神经网络模型技术除了自然语言处理技术,AI写作的另一个重要原理就是神经网络模型技术。神经网络模型是一种用来学习、分析和识别数据模式的技术,在AI领域中应用广泛。在AI写作中,神经网络模型可以用来生成文章的内容和结构。它能够记住大量的人类写作样本,并根据这些样本掌握语言习惯和写作特点。通过神经网络模型...
人工智能行业深度报告:AI大模型赋能千行百业
4.1.2.AIGC将进一步提升生成式设计的能力AI可以自动生成大量符合要求的多样化设计方案,使得设计师能在更短的时间内探索更多设计选项,提高设计效率。传统的设计方法依赖于“建模然后分析”的循环,但在生成技术中,AI能够根据用户要求和限制比如材料类型、功能要求、性能限制、成本限制等信息,快速生成大量满足...