在对抗性攻击下可证明机器学习模型的安全认证：面试
在他们的工作中：在AAAI 2025年提出的对抗性攻击下，可证明是安全的机器学习模型认证，陈Feng，陈芬，Ziquan liu，Zhuo Zhi，Zhuo Zhi，iLija Bogunovic，Carsten Gerner-Beuerle和Miguel Rodrigues和Miguel Rodrigues开发了一种新的进攻方式，以确认型号的绩效模型 - 在机器学习中的新方法。在这里，陈[…]
来源:ΑΙhub在他们的工作中：在AAAI 2025年提出的对抗性攻击下，可证明是安全的机器学习模型认证，陈Feng，陈芬，Ziquan liu，Zhuo Zhi，Zhuo Zhi，iLija Bogunovic，Carsten Gerner-Beuerle和Miguel Rodrigues和Miguel Rodrigues开发了一种新的进攻方式，以确认型号的绩效模型 - 在机器学习中的新方法。在这里，陈告诉我们更多有关他们的方法论，主要发现以及这项工作的含义。
Prosac：在对抗攻击下可证明机器学习模型的安全认证 AAAI 2025 陈冯，Ziquan Liu，Zhuo Zhi，Ilija Bogunovic，Carsten Gerner-Beuerle Miguel Rodrigues您论文中的研究主题是什么？
本文着重于使机器学习模型更安全，以防止对抗性攻击 - 这些偷偷摸摸地调整了数据，例如更改图像足以欺骗AI将其错误分类。我们开发了一种名为Prosac的新方法，该方法代表可证明安全的认证。这是一种测试和证明模型可以在任何类型的攻击下持有的方法，而不仅仅是一些特定的攻击。
将其视为对AI的通用压力测试，即使有人试图弄乱它，也可以确保它保持可靠。我们使用统计数据和明智的优化技巧来有效地执行此操作，这对于在现实世界中建立可信赖的AI具有很大的影响。
您能告诉我们您的研究含义以及为什么它是一个有趣的学习领域？
这里也很有趣的是，它如何将有关人工智能安全的更大问题联系在一起。随着人工智能变得更加强大，如果风险失败，也会出现风险。我们的方法不仅修补了弱点 - 它在所有可能的攻击方案中提供了严格的数学保证。这是符合《欧盟AI法案》等法规的改变游戏规则，该法规要求对攻击的弹性进行弹性。