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金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击
图2 对抗性图像在现实物理世界欺骗机器学习过程 为了验结果,作者采用白盒攻击模型。其中,作者使用谷歌Inception v3 作为目 标图像识别模型,并选取ImageNet 中的50,000 个验图像针对Inception v3 构 造出相对应的对抗性图像。在实验中,他们将所有的对抗性图片和原始图片都打印出来, 并手动用一个Nexus 5 智能手机进行拍照,然后将手机里的图像输入Inception v3 模 型进行识别。现场结果表,87%的对抗性图像在经过外界环境转化后仍能成功欺骗机 器,从而了物理对抗性例子在真实世界的可能性。 在他们的论文中,作者还测试了物理世界造成的图像转化对使用不同方法构造的对 抗性图片的毁坏程度。有意思的结论是迭代方法受图像转化的影响更大。这是因为迭代 方法对原图像使用了更妙的调整,而这些调整在外界图像转化过程中更容易被毁坏。 作者还分别测试了亮度、对比度、高斯模糊转化、高斯噪音转化和JPEG 编码转化量度, 对各个对抗性图像方法的毁坏程度。具体实验结果请参见他们的论文[1]。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
举个例子,居住在海淀区五 道口的小经常在网上购买子产品,那小的姓名、购买偏好和居住地址算不算是隐 私呢?如果某购物网站统计了用户的购物偏好并公部分数据,公的数据中显示北京 海淀区五道口的用户更爱买子产品,那么小的隐私是否被泄漏了呢?要弄清楚隐私 保护,我们先要讨论一下究竟什么是隐私。 对于隐私这个词,科学研究上普遍接受的定义是“单个用户的某一些属性”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐私。我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个用户”。 那么,一群用户的某一些属性,可以认为不是隐私。我们拿刚才的例子来看,针对小 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公的数据说住在五道口 的小爱买子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购买偏好,就没有泄露用户隐私。如果进一步讲,大家都知道小住在海淀区五道 口,那么是不是小就爱买点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小一定爱买子产品。
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑通用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效果全面提升。另外,还预了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡OCR新增了户口本、出生、港澳通行和台湾通行四类新能力,可识别卡总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格等识别能力。
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