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Merkouris Papamichail
Merkouris Papamichail
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新的AI安全框架解决了MLP中的对抗鲁棒性问题
研究人员开发了一个新的AI安全理论框架，专门解决多层感知机（MLP）中的对抗鲁棒性问题。该方法将问题简化为格遍历，其中区间（轴对齐超矩形）用于认证输入点是否可以被扰动而不改变MLP的预测。这项工作引入了以前未被探索过的完全认证概念，并提出了健全和完全认证的算法。使用名为ParallelepipedoNN的新系统进行了实证评估。
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新方法计算值得信赖的神经网络鲁棒性认证
研究人员开发了一种计算神经网络值得信赖的鲁棒性认证的新方法，解决了对抗性样本的挑战。所提出的方法引入了一个“切线测量”来高效地找到切线最优认证，并证明了对于基于神谕的算法来说，体积最优认证在计算上是不可行的。该系统名为 ParallelepipedoNN，在 MNIST 和 Fashion MNIST 基准测试上进行了评估，与现有方法相比，最小边长有了显著提高。