全新算法助机器学习如何抵抗干扰

机器学习模型受到攻击将产生严重的后果，但如果对这一情形提前预防呢？就像人类针对即将到来的病毒去接种疫苗一样。据澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）官方网站消息，该机构的一个研究团队，日前开发了一套人工智能（AI）最新算法，可帮助机器学习抵御可能遇到的干扰。

机器学习是人工智能的核心，也是使计算机具有智能的根本途径。机器学习主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。

机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。

此次，开发出新算法的研究团队——“Data61”机器学习小组领导者理查德·诺克表示，攻击者会在进行图像识别时，在图像上添加一层干扰波，达到“欺骗”的目的，从而让机器学习模型产生错误的图像分类。

诺克及其团队成员研发的新算法，通过一种类似疫苗接种的思路，可以帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型“领会”到越来越强的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。

经过此类小规模的失真训练后，最终的抗干扰训练模型将更加强大，当真正的攻击到来之时，机器学习模型将具备“免疫”功能。

机器学习算法工作方法学习

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