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在图片中加入噪点就能骗过 Google 最顶尖的图像识别 AI

近期,一群来自华盛顿大学网络安全实验室(NSL)的计算机专家发现,恶意攻击者可以欺骗Google的CloudVision API,这将导致API对用户提交的图片进行错误地分类。 近些年来,基于AI的图片分类系统变得越来越热门了,而这项研究针对的就是这种图片分类系统。现在,很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片,例如那些具有暴力性质或色情性质的图片,而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。 虽然这种分类系统使用了高度复杂的机器学习算法,但是研究人员表示,他们发现了一种非常简单的方法来欺骗Google的Cloud Vision服务。 Google的Cloud Vision API存在漏洞 他们所设计出的攻击技术其实非常简单,只需要在一张图片中添加少量噪点即可成功欺骗Google的Cloud Vision API。其中的噪点等级可以在10%到30%范围内浮动,同时也可以保证图片的清晰度,而且这足以欺骗Google的图片分类AI了。 向图片中添加噪点其实也非常的简单,整个过程并不需要多么高端的技术,一切只需要一个图片编辑软件即可实现。 研究人员认为,网络犯罪...

机器学习菜鸟最常犯的5个错误,以及如何避免

◆◆◆ 不要从理论开始 传统的方法教机器学习是自下而上的—— step1:努力学习数学。 step2:努力学习机器学习理论。 step3:努力从头开始实现算法。 stepX???(等等等等,自行脑补。。。) 终于,开始使用机器学习(你的目标在此!) 这条路漫长,艰难。 然而,这是为想要摘金夺银的学术界大神们设计的。 你,只想要一个结果的吃瓜群众,凑什么热闹! 陷阱 如果你有以下想法或者说法,你已不幸落井—— 我得先完成这门线性代数的课才行。 我得回学校先读个博士学位。 我得先啃完这本教科书。 出路 耗费4年在数学或者深奥的算法上,能将你带到目标么? 更大的可能是然并卵。你停步不前。或者知难而退。反正离你的目标不会越来越近。 出路是——立正,稍息,向后转! 如果机器学习的价值在于准确的预测,那么要学的就是如何将问题模式化并做出准确的预测。就从这开始。 然后把这件事

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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