AI新威胁:神经网络后门攻击

深度学习模型具备天生的安全隐患,近些年的研究表明对输入深度学习模型的数据样本进行特殊处理后,可以导致模型产生错误的输出。因此这样的对抗样本实现了攻击深度学习模型的效果。如果我们在神经网络模型的训练过程中,采取数据投毒的方式对模型植入后门,也可实现攻击模型的目的。

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RSA 2019 创新沙盒 | Salt Security:探测与防御API攻击的解决方案及平台

Salt Security是一家起源于以色列的安全服务公司,公司于2016年成立,总部设在硅谷和以色列,创始人有以色列国防军校友、网络安全领域专家等。该公司致力于为软件即服务(SaaS)平台、Web平台、移动端、微服务和物联网应用程序的核心API提供保护解决方案。该公司现已推出业界首个探测与防御API攻击的解决方案,以确保SaaS、Web、移动端、微服务以及物联网应用的安全。

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基于keras的文本分类实践

文本分类是自然语言处理中一个很经典也很重要的问题,它的应用很广泛,在很多领域发挥着重要作用,例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。和其他的分类问题一样,文本分类的核心问题首先是从文本中提取出分类数据的特征,然后选择合适的分类算法和模型对特征进行建模,从而实现分类。当然文本分类问题有具有自身的特点,例如文本分类需要对文本进行分词等预处理,然后选择合适的方法对文本进行特征表示,然后构建分类器对其进行分类。本文希望通过实践的方式对文本分类中的一些重要分类模型进行总结和实践,尽可能将这些模型联系起来,利用通俗易懂的方式让大家对这些模型有所了解,方便大家在今后的工作学习中选择文本分类模型。

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