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深度学习在各领域全面应用的同时, 在其训练阶段和推理阶段也面临着诸多安全威胁。神经网络后门攻击是一类典型的面向深度学习的攻击方式, 攻击者通过在训练阶段采用数据投毒、模型编辑或迁移学习等手段, 向深度神经网络模型中植入非法后门, 使得后门触发器在推理阶段出现时, 模型输出会按照攻击者的意图偏斜。这类攻击赋予攻击者在一定条件下操控模型输出的能力, 具有极强的隐蔽性和破坏性。 因此, 有效防御神经网络后门攻击是保证智能化服务安全的重要任务之一, 也是智能化算法对抗研究的重要问题之一。本文从计算机视觉领域出发, 综述了面向深度神经网络后门攻击的防御技术。首先, 对神经网络后门攻击和防御的基础概念进行阐述, 分析了神经网络后门攻击的三种策略以及建立后门防御机制的阶段和位置。然后,根据防御机制建立的不同阶段或位置, 将目前典型的后门防御方法分为数据集级、模型级、输入级和可认证鲁棒性防御四类。每一类方法进行了详细的分析和总结, 分析了各类方法的适用场景、建立阶段和研究现状。同时, 从防御的原理、手段和场景等角度对每一类涉及到的具体防御方法进行了综合比较。最后, 在上述分析的基础上, 从针对新型后门攻击的防御方法、其他领域后门防御方法、更通用的后门防御方法、和防御评价基准等角度对后门防御的未来研究方向进行了展望。 相似文献
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人工智能为公共和国防安全的发展和应用提供了巨大的机遇,然而国防安全数据包含了敏感的军事、情报和战略信息,一旦泄露或被滥用,可能对国家安全造成严重威胁,如何确保国防安全数据的隐私保护成为一项重要挑战。个性化联邦学习是近年来发展起来的一种新型的机器学习方法,它旨在通过将分布式的数据在本地进行训练和更新,从而实现在保护数据隐私的前提下提高本地模型的准确性和鲁棒性。与传统的中心化机器学习方法不同,个性化联邦学习允许不同数据拥有者之间共享模型的信息,而不是数据本身。这种方法已经在医疗、金融、物联网等领域得到了广泛的应用。本文从全局模型个性化和本地模型个性化两个方面分别介绍了个性化联邦学习的基本原理以及研究现状,总结了各个方法的优缺点,并讨论了现有方法的评价指标和常用数据集,最后展望了它在未来的发展前景。 相似文献
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本文以JA36-630E闭式双点压力机为研究对象,根据机械压力机结构设计和机身有限元分析的经验,运用一种组合机身设计通过有限元校核分析的新方法,确定预紧力和预紧系数,其计算出的结果与实际测量值误差较小。具体方法是运用有限元方法来计算机身和拉杆的刚度,再结合经典材料力学公式来确定预紧力,有限元方法将误差控制的越小,得到的预紧力计算的结果误差越小,有效的提高设计质量和设计速度,并降低成本。 相似文献
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加工成本和装配成本是压力机产品总成本的重要组成部分,它是体现企业经济的主要标志,而影响成本的诸多因素中零部件的公差影响最大,且公差是产品设计和制造的重要技术条件。以压力机成本最低为目标,展开了成本-公差的建模技术研究[1-3]。 相似文献
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名字路由已成为未来网络的研究热点之一,由于网络中节点和信息规模的持续增长,可扩展问题成为其瓶颈.几何路由作为新型可扩展路由方案,可同时满足路由表规模和路由路径的可扩展,但难以支持名字路由.首先在几何路由基础上提出了一种通用的基于位置无关名字的可扩展几何路由方案——GRIN,结合源路由和贪心路由实现混合几何路由,在混合几何路由上引入基于双层稀疏群组的名字解析(映射).然后理论分析了节点状态及名字映射的路径延展度上界.最后通过仿真验证了GRIN具备可扩展、低延展度以及高可靠性等特征,并优于其他名字路由方案. 相似文献
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随着网络攻防技术的快速发展,网络安全保障体系面临诸多挑战,研究新型网络安全保障体系成为推进我国信息化发展的迫切需要,对进一步提升网络安全性、可用性具有重要意义。本文梳理了我国以“自卫模式”为主的网络安全保障体系的运行现状;分析了当前体系面临的“捕不全”“拦不住”“看不清”和“抓不住”四大安全问题;提出了以近身蜜点、前置蜜庭、网关蜜阵、外溢蜜洞的“四蜜”威胁感知体系为代表的“护卫模式”网络安全保障体系,包括纵深威胁感知的蜜点技术、攻击观测和判别的蜜庭技术、协同联动的蜜阵技术和网络威慑与攻击绘制的蜜洞技术等重点发展的技术任务,以及“蜜点”加持的网络安全保险产业任务。研究建议,探索“护卫模式”网络安全保障机制,全面提升国家网络安全防护水平;探索“护卫模式”安全防护技术研究和应用,实现新旧安全防护技术的融合统一;探索面向“护卫模式”的网络安全人才培养新模式,培育创新实践型网络人才,为新时期我国网络安全保障体系研究提供参考。 相似文献
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工业控制系统逐渐由封闭隔离走向开放互联,工业控制系统的安全问题进一步凸显;针对工业控制系统的网络威胁呈现出高隐蔽、强对抗、跨域等特点,一旦遭受网络攻击将直接影响工业生产,因而工业控制系统网络安全防护技术备受关注。本文聚焦工业控制系统安全防护问题,分析了工业控制系统安全防护的特殊性及面临的挑战,总结了工业控制系统的主要攻击技术,梳理了以边界防护、纵深防护为代表的“自卫模式”安全防护体系的发展现状。针对工业控制系统面临的安全挑战,从自主可控安全和新型工业控制安全防护体系两个方面提出了今后的重点任务和关键技术攻关路径,即建立自主可控的工业控制系统安全生态和基于“限制器”的底线确保防护机制、探索“自卫模式+护卫模式”的工业控制系统安全防护体系,以为工业控制系统安全防护研究和应用提供参考。 相似文献
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目的设计贴片电阻方向检测系统,以解决当前贴片电阻排序编带过程中存在的检测效率低和检测精度低等问题。方法采用改进的基于形状的模板匹配算法,以机器视觉软件Halcon为平台,利用Canny边缘检测算子和Sobel算子进行边缘检测和滤波,生成模板图像的边缘点位置向量和梯度向量,并以模板边缘点与图像搜索区域的对应点的内积和作为相似度量,进行模板匹配。结果检测系统的识别时间为33 ms,同时其平均识别准确率达99.5%以上,相比于传统人工检测有较大提高。结论该系统具有良好的速度和准确度,可满足工业生产要求。 相似文献
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