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IC693ALG442 通用電氣/出卡 最近引起研究界注意的一個(gè)問(wèn)題是這些系統(tǒng)對(duì)對(duì)抗樣本的敏感性。   一個(gè)對(duì)抗性的例子是一個(gè)嘈雜的圖像，旨在欺騙系統(tǒng)做出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。為了在現(xiàn)實(shí)世界中部署這些系統(tǒng)，它們必須能夠檢測(cè)到這些示例。為此，最近的工作探索了通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中包含對(duì)抗性示例來(lái)使這些系統(tǒng)更強(qiáng)對(duì)抗性攻擊的可能性。   現(xiàn)階段對(duì)模型攻擊的分類主要分為兩大類，即攻擊訓(xùn)練階段和推理階段。

訓(xùn)練階段的攻擊

訓(xùn)練階段的攻擊 (Training in Adversarial Settings) ，主要的方法就是針對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行微小的擾動(dòng)，從而達(dá)到讓模型的性能和預(yù)期產(chǎn)生偏差的目的。   例如直接通過(guò)對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽進(jìn)行替換，讓數(shù)據(jù)樣本和標(biāo)簽不對(duì)應(yīng)，從而最后訓(xùn)練的結(jié)果也一定與預(yù)期的產(chǎn)生差異，或者通過(guò)在線的方式獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入權(quán)，操縱惡意數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)在線訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行擾動(dòng)，最后的結(jié)果就是產(chǎn)出脫離預(yù)期。

02

推理階段的攻擊

推理階段的攻擊 (Inference in Adversarial Settings)，是當(dāng)一個(gè)模型被訓(xùn)練完成后，可以將該模型主觀的看作是一個(gè)盒子，如果該盒子對(duì)我們來(lái)說(shuō)是透明的則可以將其看成“白盒”模型，若非如此則看成“黑盒”模型。   所謂的“白盒攻擊”，就是我們需要知道里面所有的模型參數(shù)，但這在實(shí)際操作中并不現(xiàn)實(shí)，卻有實(shí)現(xiàn)的可能，因此我們需要有這種前提假設(shè)。黑盒攻擊就比較符合現(xiàn)實(shí)生活中的場(chǎng)景：通過(guò)輸入和輸出猜測(cè)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu);加入稍大的擾動(dòng)來(lái)對(duì)模型進(jìn)行攻擊;構(gòu)建影子模型來(lái)進(jìn)行關(guān)系人攻擊;抽取模型訓(xùn)練的敏感數(shù)據(jù);模型逆向參數(shù)等等。

對(duì)抗攻擊的防御機(jī)制。抵御對(duì)抗樣本攻擊主要是基于附加信息引入輔助塊模型(AuxBlocks)進(jìn)行額外輸出來(lái)作為一種自集成的防御機(jī)制，尤其在針對(duì)攻擊者的黑盒攻擊和白盒攻擊時(shí)，該機(jī)制效果良好。除此之外防御性蒸餾也可以起到一定的防御能力，防御性蒸餾是一種將訓(xùn)練好的模型遷移到結(jié)構(gòu)更為簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)中，從而達(dá)到防御對(duì)抗攻擊的效果。

對(duì)抗學(xué)習(xí)的應(yīng)用舉例：自動(dòng)駕駛   自動(dòng)駕駛是未來(lái)智能交通的發(fā)展方向，但在其安全性獲得完全檢驗(yàn)之前，人們還難以信任這種復(fù)雜的技術(shù)。雖然許多車企、科技公司已經(jīng)在這一領(lǐng)域進(jìn)行了許多實(shí)驗(yàn)，但對(duì)抗樣本技術(shù)對(duì)于自動(dòng)駕駛?cè)匀皇且粋€(gè)巨大的挑戰(zhàn)。幾個(gè)攻擊實(shí)例：對(duì)抗攻擊下的圖片中的行人在模型的面前隱身，對(duì)抗樣本使得模型“無(wú)視”；利用 AI 對(duì)抗樣本生成特定圖像并進(jìn)行干擾時(shí)，特斯拉的 Autopilot 系統(tǒng)輸出了「錯(cuò)誤」的識(shí)別結(jié)果，導(dǎo)致車輛雨刷啟動(dòng)；在道路的特定位置貼上若干個(gè)對(duì)抗樣本貼紙，可以讓處在自動(dòng)駕駛模式的汽車并入反向車道；在Autopilot 系統(tǒng)中，通過(guò)游戲手柄對(duì)車輛行駛方向進(jìn)行控制;對(duì)抗樣本使得行人對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型“隱身”。  

04 自學(xué)也能成才：自監(jiān)督學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)需要干凈的標(biāo)記數(shù)據(jù)，這對(duì)于許多應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)很難獲得。   注釋大量數(shù)據(jù)需要大量的人力勞動(dòng)，這是耗時(shí)且昂貴的。此外，數(shù)據(jù)分布在現(xiàn)實(shí)世界中一直在變化，這意味著模型必須不斷地根據(jù)不斷變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。自監(jiān)督方法通過(guò)使用大量原始未標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型來(lái)解決其中的一些挑戰(zhàn)。在這種情況下，監(jiān)督是由數(shù)據(jù)本身(不是人工注釋)提供的，目標(biāo)是完成一個(gè)間接任務(wù)。間接任務(wù)通常是啟發(fā)式的(例如，旋轉(zhuǎn)預(yù)測(cè))，其中輸入和輸出都來(lái)自未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。定義間接任務(wù)的目標(biāo)是使模型能夠?qū)W習(xí)相關(guān)特征，這些特征稍后可用于下游任務(wù)(通常有一些注釋可用)。   自監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)高效的學(xué)習(xí)范式。   監(jiān)督學(xué)習(xí)方法模型擅長(zhǎng)特定任務(wù)。另一方面，自監(jiān)督學(xué)習(xí)允許學(xué)習(xí)不專門(mén)用于解決特定任務(wù)的一般表示，而是為各種下游任務(wù)封裝更豐富的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在所有自監(jiān)督方法中，使用對(duì)比學(xué)習(xí)進(jìn)一步提高了提取特征的質(zhì)量。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)效率特性使其有利于遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用。   目前的自監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域可大致分為兩個(gè)分支。

一個(gè)是用于解決特定任務(wù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)，例如上次討論的場(chǎng)景去遮擋，以及自監(jiān)督的深度估計(jì)、光流估計(jì)、圖像關(guān)聯(lián)點(diǎn)匹配等。另一個(gè)分支則用于表征學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的表征學(xué)習(xí)，一個(gè)典型的例子是ImageNet分類。而無(wú)監(jiān)督的表征學(xué)習(xí)中，最主要的方法則是自監(jiān)督學(xué)習(xí)。   自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法依賴于數(shù)據(jù)的空間和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，對(duì)于圖像，空間結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)是極其重要的，因此在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的應(yīng)用廣泛。   一種是將旋轉(zhuǎn)、拼接和著色在內(nèi)的不同技術(shù)被用作從圖像中學(xué)習(xí)表征的前置任務(wù)。對(duì)于著色，將灰度照片作為輸入并生成照片的彩色版本。另一種廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法是放置圖像塊。一個(gè)例子包括 Doersch 等人的論文。在這項(xiàng)工作中，提供了一個(gè)大型未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)集，并從中提取了隨機(jī)的圖像塊對(duì)。在初始步驟之后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)第二個(gè)圖像塊相對(duì)于第一個(gè)圖像塊的位置。還有其他不同的方法用于自監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括修復(fù)和判斷分類錯(cuò)誤的圖像。  

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