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深度神经网络的安全评测

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1人评价 学习人数:238 难度:高级
本报告首先介绍了目前深度神经网络所遇到的安全问题——“对抗样本”,“数据投毒”,和“模型窃取”,以及它们各自的危害性,并重点介绍了这些危害的场景及演示例子,然后说明我们应该如何去定性分析深度神经网络的安全性——“可用性,鲁棒性,机密性,可控性,可鉴别性”,并举例说明了安全性的这些角度所对应的危害。接着介绍了“可用性”和“鲁棒性”具体的定量评测,借助了传统的DNN性能评测指标以及DEEPSEC系统,并对DEEPSEC系统评测相关的源代码进行了分析。
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