2024/02/08 DARPA’s REMA Program to Add Mission Autonomy to Commercial Drones
商用无人机技术正在迅速发展，为各种民用和军用任务提供经济高效且强大的功能。 DARPA 的快速实验任务自主 (REMA) 计划旨在使无人机在与操作员的连接丢失时能够自主继续其预定义的任务。该计划的重点是不断提供新的不可知论无人机自主能力，以一个月的间隔进行过渡，以超越对抗性对抗措施。 REMA 从计划宣布到合同授予仅用了 70 个工作日。
Contested Logistics Environment Defined
截至撰写本文时，陆军和国防部尚未将“对抗性后勤”和“对抗性后勤环境”这两个术语编入条令中。军队必须...
NIST Identifies Types of Cyberattacks That Manipulate Behavior of AI Systems
出版物列出了“对抗性机器学习”威胁，描述了缓解策略及其局限性。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在《自然通讯》上发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类的判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Images altered to trick machine vision can influence humans too
在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。
Asymmetric Certified Robustness via Feature-Convex Neural Networks
通过特征凸神经网络实现非对称认证稳健性 TLDR：我们提出了非对称认证稳健性问题，它只需要对一个类进行认证稳健性，并反映了现实世界的对抗场景。这种集中设置使我们能够引入特征凸分类器，该分类器可在毫秒级产生闭式和确定性的认证半径。图 1. 特征凸分类器及其对敏感类输入的认证的说明。该架构由 Lipschitz 连续特征图 $\varphi$ 和学习到的凸函数 $g$ 组成。由于 $g$ 是凸的，因此它在 $\varphi(x)$ 处的切平面全局欠近似，从而在特征空间中产生认证范数球。然后，$\varphi$ 的 Lipschitz 性会在原始输入空间中产生适当缩放的证书。尽管深度学习分类器被广泛
Widening the Diagnostic Window
寻找 mRNA 生物标志物的便携式筛查解决方案可为前沿部署场景中的各种威胁提供有效的早期检测。对抗性和自然发生的生物威胁给战场上的作战人员带来巨大风险。在前线情景中，针对生物战剂的快速诊断能力对于适当的联合部队健康保护措施至关重要。一种名为 SickStick 的新筛查工具不需要专门培训即可使用，旨在在 30 分钟或更短的时间内提供从样本到答案的结果。
RED: Reverse Engineering of Deceptions
项目负责人：布鲁斯·德雷珀博士 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/reverse-engineering-of-deceptions 项目概要：机器学习技术在训练时和部署时容易受到对抗性欺骗。人类也容易被欺骗
The Life of Barry E. Gale - Andrew Arthy
尽管我很喜欢纸质书，但我还是不得不承认，电子版还是有其存在的意义，也确实存在需求。Aircrew Book Review 上介绍的大多数书目现在都以某种数字格式提供，只要网络连接还不错，几乎可以从任何地方立即访问。然而，当我被要求评论专业出版商 Air War Publications 制作的飞行员传记时，我还是有点惊讶。如何处理本质上看起来像是一份冗长、经过充分研究的杂志特写，并以 PDF 格式提供的内容？与其他所有事情一样：公平诚实。我发现的结果会让大多数杂志文章和短篇书籍黯然失色。Barry Gale 是一名澳大利亚喷火式战斗机飞行员，尽管出生在英国，他于 1942 年中期加入第 111
Hacking deep learning: model inversion attack by example
与其他应用程序相比，深度学习模型似乎不太可能成为隐私攻击的受害者。但是，存在确定实体是否在训练集中使用的方法（称为成员推理的对抗性攻击），并且“模型反转”下包含的技术允许仅根据模型输出（有时是上下文信息）重建原始数据输入。这篇文章展示了模型反转的端到端示例，并探讨了使用 TensorFlow Privacy 的缓解策略。
Review : Stanford's Online Artificial Intelligence Courses - Deep Learning and Machine Learning
你好！我已经入读斯坦福大学并在网上学习他们的课程。以下是我目前所学课程的一些看法。CS224n - 自然语言处理与深度学习 (Manning 教授)难度：4/5 (中等)预期内容：了解应用于 NLP 的最先进的 (SoTA) 深度学习技术。关键主题：问答文本摘要词性标记序列到序列模型Transformers为您提供了NLP发展方向的非常好的概述，家庭作业很有挑战性，但允许您实现最新的神经架构来解决各种语言问题。我的课堂项目：BertQA（github上99*颗星）- 荣获班级最佳项目奖CS231n - 用于视觉识别的卷积神经网络（Li教授和Justin Johnson）难度：4/5（中等）预期
US, Montenegro work together to defend against malicious cyber actors
应黑山政府的邀请，由美国军人组成的精英网络团队连续第二年与黑山网络防御者合作，打击关键网络和平台上的恶意网络行为者。与美国欧洲司令部一样，美国网络司令部团队的行动是美国在网络空间与对手持续交战的努力的一部分，致力于与重要的合作伙伴和盟友一起保护关键基础设施。这些防御行动还可以深入了解即将到来的 2020 年美国和黑山选举面临的对抗性网络威胁。
Saber Strike 18: Unopposed Wet Gap Crossing
虽然美国陆军条令详细介绍了蓄意的、对抗性的间隙穿越，但有关以权宜之计进行的非对抗性间隙穿越的文字却少得多。作为 Sabre Strike 18 的一部分，第 2 骑兵团完成了一次不敌...
Beyond Doomers and Denialists: A Balanced View on AI Development
围绕人工智能安全性及其可能带来的生存风险的持续讨论似乎已升级为激烈的两极分化，参与者采取了根深蒂固的立场——“人工智能毁灭论者”与“人工智能否定论者”。这种对抗性分类不利于富有成效的讨论。这种对话应以经验证据、严格的成本效益分析和对潜在风险和收益的全面了解为基础。在我们为人工智能革命和超级智能人工智能系统的潜在出现做准备时，这一点至关重要，可确保我们的文明有足够的能力应对未来的挑战。我更喜欢这样思考这个问题：一方面，一些人严格遵守预防原则。这种观点表明，如果像人工智能这样的新技术有可能对人类或环境造成重大或持久的伤害，并且其背后的科学原理尚未得到充分理解或认可，那么举证责任就落在那些推广这项技
What the hell happened to Mario Party?
在JAMA中，Anne R. Cappola和Garret A. Fitzgerald认为，我们需要将“利益冲突”一词更改为“利益融合”。利益冲突一词是贬义的。它是对不当行为的对抗性和推定。相反，重点应该放在目标上，这是将次要利益与[…]“利益汇合”政策的主要目标保持一致？首次出现在偶然的经济学家中。
