作者：禪與計算機程序設計藝術(shù) 文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-640851.html
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，給社會帶來的影響越來越大。越來越多的企業(yè)和個人都依賴于AI產(chǎn)品或服務，同時也面臨著各種各樣的安全風險，比如身份驗證缺失、數(shù)據(jù)泄露、惡意軟件等。如何保障AI產(chǎn)品及服務的安全，成為當前和未來的重點關注課題。 近年來，深度學習技術(shù)也越來越火熱，在許多領域取得了驚艷成果，如圖像識別、自然語言處理、機器翻譯等。因此，人工智能安全的研究工作也迅速向深度學習方向傾斜。針對目前深度學習的一些安全隱患，本文將從人工智能安全的三個主要方面進行探討——威脅檢測、攻擊防御和安全評估。 本文希望通過分享實踐經(jīng)驗，教會讀者更多關于基于深度學習的人工智能安全的知識和技巧。讀者可以通過閱讀文章獲取到以下信息：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-640851.html
- 深度學習（Deep Learning）是什么？它的基本特征有哪些？
- 深度學習模型的基本安全漏洞有哪些？并分析原因。
- 漏洞檢測和防護的基本原理是什么？能夠應對這些漏洞嗎？
- AI安全和相關法律法規(guī)有哪些限制和建議？以及相關政策建議。
- 哪些工具或方法可以用于深度學習模型的安全評估？以及它們的優(yōu)缺點。
- 本文的研究工作對企業(yè)和社會產(chǎn)生了怎樣的價值？我們還需要做什么才能讓深度學習更安全？
- 作者為什么要創(chuàng)造這個系列的文章呢？
- 有沒有可能涉及到該主題的國際頂級期刊論文？如果可以，推薦哪個？
- 在這幾個方面，我們有哪些研究或應用可以提供讀者參考？ 作者簡介： ，美國海軍陸戰(zhàn)隊AI研究部負責人，博士畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學計算機科學系，現(xiàn)任谷歌機器智能研究所研究員。主要研究方向是深度學習在人工智能系統(tǒng)中的應用和安全。
到了這里，關于基于深度學習的人工智能安全：威脅檢測、攻擊防御和安全評估的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
