...最热大模型论文:北京大学最新综述:视觉大模型中的漏洞与攻防对抗

更棘手的是,这些攻击往往局限于单一下游任务,攻击不同任务需重新生成对抗扰动,耗时费力。因此需设计一种通用扰动,能跨任务、跨样本作用于LVLMs,且仅通过模型查询实现梯度估计。2.自适应和可转移攻击现有LVLM攻击者通常生成针对特定受害模型的对抗样本,这可能导致过拟合目标网络,在转移到不同受害模型时难以保持恶意性...

王美辰|生成式人工智能助推虚假信息泛滥的法律问题分析——以...

各类推送算法和决策自动化充斥着人类多数决策的前导工序,生成式人工智能ChatGPT的出现彻底完成了人工智能“辅助”决策的整体闭环。然而依其运作原理可知,生成式人工智能已有的数据资料和概率统计的算法尚且具有局限性和不透明性,这决定了其存在一个重要缺陷:如果数据库和算法存在偏见或不公正的因素,人工智能模型生成的内容...

信贷风控进入“大模型时代” 小样本量建模与风控迭代缓慢两大瓶颈...

比如腾讯安全具有丰富的黑灰产对抗经验，沉淀跨业务场景的多模态风控知识库，并覆盖不同业务场景的模型，特征和标签等，可以对金融机构通过Prompt方式所提供的无标签样本或小样本进行知识抽取，与多模态知识库做知识融合，再通过强化学习对生成式样本做模型训练，令KS值（Kolmogorov-Smirnov，评估模型效果的一种指标）相比...

2024完全指南:AI+NFT的结合会产生怎样的火花?

这个过程涉及将数据输入模型并调整其参数,以最小化生成输出与真实数据之间的差异。4.生成AINFT:一旦AI模型训练完毕,您可以使用它生成新的独特数字资产。这些资产可以是图像、音乐、文本或任何其他形式的数字内容。5.代币化和铸造:生成AINFT后,您可以通过在以太坊等区块链平台上创建唯一的代币来对其进行代币化...

推动人工智能安全发展

传统的成本高昂的攻击手法,向分布式、智能化、自动化方向演进。建议推动以企业为主体、基于人工智能的新一代数据安全防护等专项研究;鼓励相关行业的科技领军企业发布横向课题,联合高校及科研院所开展协同攻关;通过风险投资引导初创公司将成果应用于数据安全对抗业务,促进以企业应用为导向的生成式人工智能对抗模型产学研一体化...

六项能力超越通用大模型,深信服安全GPT检测大模型深度解析

自动化的训练数据生成和质量管理平台(www.e993.com)2024年11月11日。55w+安全设备和组件接入云端。每日更新数千万训练样本。基于托管云的分布式算力平台。2.云网端智能产品架构数据采集/模型训练/部署落地全流程的安全产品。国内率先推出SASE、MSS等云化产品和服务。GeniusAI研发平台模型训练速度提升3.5倍。

利用对抗样本的生成 可以让机器学习更安全

3.使用生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)。GAN有两种类型的AI,一种生成新的数据实例,一种评估这些数据实例的真实性。两类AI可以互相训练和进化。使用GAN是一种更好的自动化生成对抗样本的方法。4.为了减少假阳性的检测结果,可以使用既有机器学习模型又有白名单的安全检测方案。

中科院自动化所赫然:大规模人脸图像编辑理论、方法及应用

生成模型的主要功能有两个：一是进行密度估计，二是生成样本。生成/合成人脸时，所要的就是生成/合成的人脸和真实人脸相似。生成模型中大家比较熟悉的就是GAN，即生成对抗网络。大家都比较熟悉，我在这里就不再详细介绍了。此外，我们也结合变分自编码机和胶囊模型来研究新的生成式模型。4、身份保持结构每个人...

深度| 机器学习对抗性攻击报告,如何欺骗人工智能?

在图像识别物体检测中,如图3左图所示,深度学习可以用来检测图像中不同的物体以及他们之间的关系并自动生成说明(Caption)[2]。在这种场景下,对抗性图像攻击同样可以欺骗机器学习模型,并给出异常的说明,如图3右图所示。对抗性图像构建的基本思路是给定Caption的前缀后,尽量误导之后的判断。

5个机器学习中样本不平衡的实用解决方法,快来看看

SMOTE平滑主要应用在小型数据集上来获得新的样本,实现方式是随机选择一个样本,计算它与其它样本的距离,得到K近邻,从K近邻中随机选择多个样本构建出新样本。GAN生成对抗网络模型:主要包括了两个部分,即生成器generator与判别器discriminator。生成器主要用来学习真实数据分布从而让自身生成的数据更加真实,以骗过判别器...