未来的超级智能网络攻击需要AI竞技俱乐部来拯救

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举办公开竞赛的好处超过了宣传新型攻击相关的任何风险,他补充说道:“如此人都应该公开分享这项研究的成果,而还会闭门造车。”

专门研究机器学习局限性的怀俄明大学助理教授Jeff Clune说:“研究何如欺骗角度神经网络和设计不可欺骗的角度神经网络是还还有一个不错的想法。”

随着机器学习的普及,如此人都担心有些攻击会被用于营利或纯粹的恶作剧。之类,黑客原因会避开安全法律依据来安装恶意软件。

这场竞赛将由三次要组成。第还还有一个挑战是让机器学习系统混乱,使其无法正常工作。第还还有一个是强制让系统产生分类错误。第还还有一个涉及到开发还还有一个坚固的防御系统。完全信息将在今年晚些以前 还还有一个重要的AI大会上回应。

Kaggle原因成为算法开发的宝地,也是优秀数据科学家的摇篮。该公司于3月份被Google收购,现在已成为Google Cloud平台的一次要。Goodfellow和另一位谷歌大脑的研究人员Alexey Kurakin在收购以前 就提出了有关本次竞赛的想法。

谷歌大脑的研究人员Ian Goodfellow表示:“对抗性机器学习比传统的机器学习更难研究,很难判断出攻击否有强悍,原因防御否有薄弱。” 谷歌大脑是还还有一个专门研究和应用机器学习的部门,这次竞赛也不 如此人都组织的。

Goodfellow表示:“计算机安全正向着机器学习的方向发展。犯罪分子将使用机器学习进行自动化攻击,而如此人都将使用机器学习来防御”。

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一起,Clune表示,他希望这次竞赛要能找到抵御攻击的算法。

Kaggle的联合创始人兼首席技术官Benjamin Hamner表示,他希望竞赛能引起如此人都的关注。你说歌词 :“随着机器学习的使用如此广泛,从对抗学习中理解疑问和风险变得如此重要。”

从理论上来说,犯罪分子还都还还可以 让声音和面部识别系统瘫痪,甚至会侵入交通信号系统以欺骗自动驾驶汽车的视觉系统,原因系统崩溃。

然而,近年来,研究人员表明,即使是最聪明的算法有时也会以不可思议的法律依据被误导。之类,具有近乎人类技能的角度学习算法在识别图像对象的以前 ,原因会被看似抽象或随机的图像所欺骗。

机器学习,不何如是角度学习,正在迅速成为有些行业不可或缺的工具。这项技术是将数据提供给某种特殊的计算机程序,并指定特定的结果,以使计算机能开发出被委托人的算法来实现有些结果。角度学习也不 通过不断调整还还有一个庞大而又相互连接的数学模拟神经元的参数来实现有些的。

数据科学竞赛平台Kaggle将举办一场为期还还有一个月的AI竞赛,这场竞赛将模拟未来的网络安全和网络战争,战争的攻守双方还会AI算法,它们将互相迷惑互相欺骗,以研究何如加强机器学习系统来抵御未来原因再次出现的攻击。

众所周知,机器学习系统还都还还可以 被欺骗的。之类,垃圾邮件发送者还都还还可以 通过找出邮件过滤器算法的训练模式来避开现代垃圾邮件过滤器。

文章原标题《AI Fight Club Could Help Save Us from a Future of Super-Smart Cyberattacks》,作者:Will Knight,译者:夏天,审校:主题曲。