从伪影检测对抗样本

Source: Dev.to

Overview

许多 AI 系统 会被对图像进行微小、几乎不可见的编辑所欺骗，从而导致它们给出错误的答案。研究人员发现了一种简单的方法，通过监控模型的 不确定性 以及其 隐藏线索 的模式，来区分这些隐蔽的修改和普通照片。

该方法检查 AI 在处理图像时产生的内部信号；当图像被微妙地篡改时，这些信号会发生变化。更重要的是，该方法不需要事先了解攻击是如何构造的，能够标记各种对抗性攻击，包括模型从未见过的攻击。

在标准的图像分类任务中，这项技术表现良好，能够检测出大多数恶意输入，同时对普通的噪声照片不产生影响。这有助于提升对 AI 系统的信任，因为它提供了一种实用的防护机制，能够在模型不确定时发出信号——是日常应用中的有用守护。

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本分析和评论主要由 AI 生成和结构化。内容仅供信息参考和快速审阅之用。