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3 个问题：建模对抗性智能以利用 AI 的安全漏洞
麻省理工学院 CSAIL 首席研究科学家 Una-May O'Reilly 讨论了她如何开发代理，在黑客之前揭示 AI 模型的安全漏洞。
来源:MIT新闻 - 人工智能如果您看过像汤姆和杰瑞这样的动画片，您会发现一个共同的主题：一个难以捉摸的目标会避开他强大的对手。这场“猫捉老鼠”的游戏——无论是字面意思还是其他意思——都涉及追赶每次尝试都侥幸逃脱的东西。
如果您看过像汤姆和杰瑞这样的动画片，您会发现一个共同的主题：一个难以捉摸的目标会避开他强大的对手。这场“猫捉老鼠”的游戏——无论是字面意思还是其他意思——都涉及追赶每次尝试都侥幸逃脱的东西。同样，躲避持续不断的黑客是网络安全团队面临的持续挑战。为了让他们追逐遥不可及的东西，麻省理工学院的研究人员正在研究一种名为“人工智能对抗”的人工智能方法，该方法可以模仿设备或网络的攻击者，在真正的攻击发生之前测试网络防御。其他基于人工智能的防御措施可帮助工程师进一步强化他们的系统，以避免勒索软件、数据盗窃或其他黑客攻击。
同样，躲避持续的黑客攻击也是网络安全团队面临的持续挑战。 为了让网络安全团队追踪那些遥不可及的东西，麻省理工学院的研究人员正在研究一种名为“人工智能对抗”的人工智能方法，该方法可以模仿设备或网络的攻击者，在真正的攻击发生之前测试网络防御。 其他基于人工智能的防御措施可帮助工程师进一步强化他们的系统，以避免勒索软件、数据盗窃或其他黑客攻击。在这里，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 首席研究员、Anyscale Learning For All Group (ALFA) 负责人 Una-May O'Reilly 讨论了人工智能对抗如何保护我们免受网络威胁。
在这里，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 首席研究员、 Anyscale Learning For All Group Anyscale Learning For All Group (ALFA) 的负责人 Una-May O'Reilly 讨论了人工智能对抗如何保护我们免受网络威胁。 问： 答： 问： 答： 问： 答：