AAIG的技术方向——人工智能安全性
围绕深度学习/机器学习算法供应链安全问题进行前沿技术研究，旨在构建更加安全可靠的人工智能系统。具体研究内容包括但不限于分类、检测、自监督学习等模型在算法全生命周期上的安全性分析，例如数据投毒、后门攻击、对抗白盒/迁移攻击、无限制攻击、查询攻击、成员推理攻击、模型逆向攻击、模型窃取等。
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数字化转型网人工智能专题
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