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朝着可持续的安全机器学习迈进：量化对抗性机器学习的碳足迹
研究表明，机器学习在各行业的广泛应用引起了可持续性问题，由于其大量的能源消耗和碳排放。本论文首次探讨了对抗性机器学习的碳足迹，并提出了一种新的度量指标，即稳健性与碳排放之间的权衡指数（RCTI）。实验结果展示了对抗性机器学习中稳健性、性能和
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3 months ago
面向网络化物理系统的弹性机器学习：机器学习安全性调研，以保护 CPS 的机器学习
本文综述了在建立机器学习 (Machine Learning) 算法时如何考虑建立安全的弹性型的 Cyber Physical Systems (CPS) 框架，为探测和应对 CPS 的威胁提供新方向。
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3 years ago
对抗机器学习 -- 行业视角
通过对 28 个组织的采访，我们发现行业从业者缺乏保护、检测和响应机器学习系统攻击的战术和战略工具。此文章旨在从开发者 / ML 工程师和安全事件响应者的角度，阐述了机器学习系统在传统软件安全开发背景下的安全性视图差异，以期鼓励研究人员在对
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4 years ago
对问题空间中对抗性机器学习攻击的有趣特性
本文提出了对问题空间中的对抗性机器学习的新形式化方法，并使用该方法描述了相关文献中的多种攻击方式。在此基础上，我们提出了一个突破过去限制的 Android 恶意软件问题空间攻击，自动生成成千上万个逼真和不引人注意的对抗性应用程序，这表明 “
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5 years ago
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