关于 对抗性 的文章

在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，大语言模型的安全性成为决定其能否广泛应用的关键因素。近日，LLM-Hunter项目组成员TrustAI与云起无垠团队对 Google Gemini...

买手作产品，送精品安全学习资源，有需要联系教父微信，购买后拉群目前手作资源群已更新到1T+资源，包含资料和课程资料区课程区汽车部件安全测试比特币密码破解研究最新CISSP题库国外经...

9月21日，一场聚焦关键信息基础设施安全保护的网络安全行业盛会——2024年度关键信息基础设施安全保护论坛，在北京圆满落下帷幕，取得圆满成功。会上，中国科学院院士冯登国，发表主题为...

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对抗性ML攻击对抗性机器学习攻击对机器学习系统的安全和隐私构成重大威胁。在下一节中，我们概述了规避、 中毒和 后门 攻击，这些攻击性威胁的主要类别会破坏 ML 系统的安全属性。尽管...

对抗性训练是针对对抗性恶意软件的一种有效防御策略。然而，为此类训练生成对抗性恶意软件样本存在挑战，因为所产生的对抗性恶意软件需要保持隐蔽性和功能性。来自美国和非洲的科学家团队开发了...

本次分享论文为：Visual Adversarial Examples: Jailbreak Aligned Large Language Models基本信息原文作者：Xiang...

随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。然而，随之而来的是安全性问题。作为AI与计算机安全的交叉领域，对抗性机器学习(Adversarial Machine Le...

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域...

进攻性安全作为一个类别已经超过了它的临界点，有可能成为那些被过度使用的术语之一，它意味着一切，但又毫无意义。但从早期的《黑客反击》到红队，进攻性网络思维首先在哪里扎根，它在今天到底...