怎么样去使用Dioptra工具进行AI模型的加固

  /ML为重点的焦点议题。此次会议中重点探讨了AI对抗和隐私合规问题，还有时下热门的零信任、A

  Adversarial Threat Landscape forArtiicial-Intelligence Systems）参照了ATT&CK矩阵技术的框架设计，在机器学习攻防技术博弈的发展上，框架植入了一系列精心策划的漏洞和攻击行为，使安全分析师能够定位对机器学习系统的攻击。

  公司的漏洞管理人员分享了利用收集的图像、语音样本，构建深度虚假社会形象进行网络攻击，使得网络攻击更加智能化。为了防范此类攻击，建议我们大家不要在社会化媒体上留存过多的视频和图片，避免被攻击者收集滥用。

  Testbed》话题中分享了如何利用NCCoE的安全AI测试平台Dioptra评估人工智能防御模型脆弱性，演讲者首先介绍了AI模型的三种常见攻击手段：（1）样本投毒：在训练样本中进行投毒；（2）模型逃逸：改变模型预测值；（3）反向工程：进行反向工程窃取模型或数据集。

  检测模型及对抗攻击的工具箱，为研发人员加强AI模型的防御性，让AI系统变得更安全，目前支持Tensor Flow和Keras深度学习，同时也支持传统机器学习。

  由于安全的本质是攻防技术的不断对抗。对应防御方，以智能对抗智能是“正着”，ART工具可以说是以智能对抗智能的一个典型案例。微软、谷歌和MITRE在《Red Teaming AI Systems： The Path， the Prospect and the Perils》话题同表明了红队AI是未来，但随着AI对抗，需要更加多的工具和框架来保护组织中的AI系统。微软提出的AI风险管理评估框架建议机器学习

  算法）增强威胁狩猎，基于机器学习和堆栈分析应对无文件勒索高级威胁，在云安全环境下如何使能安全团队进行自动化调查和响应违规行为。

  其次，一些安全联盟的参与也至关重要，例如联合国教科文组织（UNESCO）发布的《AI伦理问题建议书》，欧洲理事会的报告《AI系统的监管》，经济合作与发展组织（OECD）的《AI原则》，以及欧盟委员会AI高级别专家组制定的《可信AI伦理指南》。在此次RSA大会上，由算法正义联盟（Algorithmic Justice League，简称AJL）分享了他们的

  最新研究结果。AJL是一家位于马萨诸塞州剑桥市的数字倡导性非营利组织，由计算机科学家Joy Buolamwini于2016年创立，通过研究、政策宣传来提高社会对AI在社会中的使用以及AI对社会造成的危害和偏见的认识。

  开发者解决低维表格类数据的隐私问题，当然模型精度会会降低，大约2%左右。

  推理，让电脑也能像人一样依据输入信息做出决策。 在上述示例中，我创建了一个简单的深度学习

  是pytorch的cnn转化成onnx ``` Neural Network Tools for STM32

  Imagen与NeRF的3D功能相结合的一种技术。Dreamfusion是Dream Fields的演

  的校准和量化看上去很简单，只需少量代码就能完成整一个完整的过程。但其实，量化的关键不在于使用Vtiis

  支持。需要做的不只是执行几条命令，还有必要了解赛灵思硬件平台的特点，选择合适的

  预测是否安全 /

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