https://greensboro.com/opinion/editorial/our-opinion-even-if-shotspotter-goes-quiet-tech-keeps-expanding-in-local-policing/article_81433932- b4c0-11ef-818f-8fff22f75288.html
近年来,生成对抗网络 (GAN) 及其变体在图像合成领域取得了前所未有的成功。它们被广泛应用于合成面部图像,随着假货的传播和错误信息的滋生,这给人类带来了潜在的安全隐患。然而,这些人工智能合成的假脸的鲁棒检测器仍处于起步阶段,尚未准备好完全应对这一新兴挑战。在这项工作中,我们提出了一种名为 FakeSpotter 的新方法,该方法基于监测神经元行为来发现人工智能合成的假脸。对神经元覆盖和相互作用的研究成功表明,它们可以作为深度学习系统的测试标准,尤其是在遭受对抗性攻击的环境下。在这里,我们推测监测神经元行为也可以作为检测假脸的有效手段,因为逐层神经元激活模式可以捕获对假脸检测器很重要的更细微的特征。利用最先进的 GAN 合成的四种假脸并规避四种扰动攻击的实验结果证明了我们方法的有效性和鲁棒性。
比赛因下雨而推迟开始。观众感到沮丧,但仅仅八十分钟后,乌云就散去了。疯狂戴夫(八岁)从小蜗牛开始就一直在刻苦训练。
第二天,希德决定成为一名邮递员,为人们送信。“我能做到,”他心想,这看起来很容易。他提着装满信件和卡片的袋子出发了,他沿着小路和人行道爬行,甚至避免掉进所有的下水道。虽然他很慢,但他真的很享受,阅读信件和卡片正面的姓名和地址,但突然间,他爬过地上的一个钉子,疼得厉害。希德决定他不想再当邮递员了!真可惜!
保留所有权利。ShotSpotter ® Flex SM、ShotSpotter ® SiteSecure TM、ShotSpotter ®、ShotSpotter ® Gunshot Location System TM 和 ShotSpotter 徽标是 SST, Inc. 的注册商标。TM、SST 和 ShotSpotter 技术受一项或多项已颁发的美国和外国专利保护,其他国内外专利正在申请中,详情请参阅 www.ShotSpotter.com/patents。