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对抗样本的生物免疫建模
作者：E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者，防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的，不...
沙门氏菌针对抗生素的防御机制
沙门氏菌是一种粮食性的致病细菌，在全球范围内引起沙门氏菌病。此外，沙门氏菌被认为是食品安全和公共卫生的严重问题。几种包括氨基糖苷，四环素，酚和B-乳酰胺的抗菌类别用于治疗沙门氏菌感染。抗生素已经开了数十年，以治疗由人类和动物医疗保健中细菌引起的感染。然而，大量使用抗生素会在包括沙门氏菌在内的几种食源性细菌中产生抗生素耐药性（AR）。此外，沙门氏菌的多药耐药性（MDR）急剧增加。除了MDR沙门氏菌外，全球据报道，除了MDR沙门氏菌，广泛的耐药性（XDR）以及PAN耐药（PDR）沙门氏菌。因此，增加AR正在成为严重的普遍公共卫生危机。沙门氏菌开发了许多机制，以确保其对抗菌剂的生存。针对这些抗生素的最突出的防御机制包括酶促失活，通过EF伏特泵从细胞中排出药物，改变药物的结构以及改变或保护药物靶标。此外，沙门氏菌的生物膜和质粒介导的AR形成，增强了其对各种抗生素的耐药性，使其在医疗保健和食品行业环境中都是充满挑战的病原体。本综述仅着重于提供沙门氏菌中AR机制的详细概述。
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
对对抗性攻击的深度量化微小神经网络的定量分析
这项工作是在Ferheen Ayaz在格拉斯哥大学任职时完成的。作者的联系信息：伊德里斯·扎卡里亚（Idris Zakariyya），格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国，idris.zakariyya@glasgow.ac.ac.uk; Ferheen Ayaz，城市，伦敦大学，伦敦，英国，ferheen.ayaz@city.ac.uk; Mounia Kharbouche-Harrari，法国Stmicroelectronics，Mounia.kharbouche-harrari@st.com;杰里米·辛格（Jeremy Singer），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，jeremy.singer@glasgow.ac.uk； Sye Loong Keoh，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，syeloong.keoh@ glasgow.ac.uk; Danilo Pau，意大利Stmicroelectronics，danilo.pau@st.com;何塞·卡诺（JoséCano），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，josecano.reyes@glasgow.ac.uk。
常见的疟疾药物重新使用以对抗癌症
Aguilera说，在某些动物中已经成功地测试了吡喃吡啶，并且由制药公司Armaceutica对肺部晚期乳腺癌，肺癌和肝癌的一项试点研究显示，寿命有所增加。，但阿奎莱拉（Aguilera）警告说，在吡诺那丁可以用来治疗公众的癌症之前，它必须进行临床试验，这是一个多年的过程，该过程测试药物以确保其在人类中的安全性和功效。
新的AI防御方法屏蔽了对抗攻击的模型
“对AI系统的对抗性攻击可以采取微小的，几乎是看不见的调整来输入图像，这可以将模型引导到攻击者想要的结果的微妙修改。“这样的脆弱性使恶意行为者能够以真实产出为幌子以欺骗性或有害内容泛滥数字渠道，从而对AI驱动技术的信任和可靠性构成直接威胁。”
光子计数检测器CT用于排泄期CT中的肾结石检测 - 在3D打印的肾脏幻影>中的虚拟非对抗与虚拟非碘重建之间的比较
结果：VNI的读取器2额定总体图像质量高于VNC（4.90 vs. 4.00; p <.05），而阅读器1没有发现显着差异（4.96 vs. 5.00; p> .05）。在VNC和VNI中的读者之间观察到了实质性的一致性（Krippendorff的Alpha范围：0.628-0.748）。两位读者对VNI的频率不完全发生频率（读者1：29％vs. 15％; p <.05;读者2：24％vs. 20％; p> .05）。尿酸和较小的石头（<5 mm）比VNC和VNI中的Caox和较大的石头更有可能被减去。总体而言，与VNC相比，VNI的石材减法率更高（读者1：22％比16％；阅读器2：25％vs. 10％; p <.05）。辐射剂量和管电压均未显着影响石材减法（p> .05）。
治疗设计师肽以对抗急性心肌无力
“我们的实验室为该项目开发了一种定制的计算机辅助建模管道，该管道对肽的分子结构进行了建模，并与患病心脏细胞中预测的分子效应子相互作用。计算建模指导特定实验的设计研究分子机制。通过这种方式，计算机辅助建模的优势以及Ritterhoff博士和教授最有效地相互补充。”韦德教授说。