據國外媒體報道，由加州大學河濱分校教授阿密特·羅伊·喬杜里(Amit Roy Chowdhury)領導的團隊從國防高級研究計劃局(DARPA)獲得了近100萬美元，用于研究針對性攻擊的計算機視覺系統。這個項目是DARPA人工智能探索公司的總機器視覺破壞項目的一部分。研究成果將廣泛應用于自主車輛、監控和國防等領域。團隊成員包括來自加州大學河濱分校的研究人員Srikanth Krishnamurthy、宋成宇、Salman Asif和施樂公司旗下的研發公司PARC。
(圖片來源:加州大學河濱分校)當人們看到一個物體時，他們也會注意到物體周圍的整個場景。這種更廣闊的視覺環境使人們更容易發現和解釋不規則的情況。人類司機會注意到貼在停車標志上的貼紙，并知道這些貼紙不會改變標志的意義，或者會停下來。然而，使用深度神經網絡進行對象識別的自動駕駛汽車可能會由于貼紙而無法識別停止標志，并且很難成功通過路口。無論計算機算法在識別目標變化方面訓練有素，圖像干擾總是會增加計算機做出錯誤決策或建議的可能性。深度神經網絡對圖像處理的脆弱性使它們成為黑客的目標，這些黑客試圖干擾視覺人工智能支持的決策和行動。羅伊·喬杜里(Roy Chowdhury)說，“如果一個物體出現在不合適的位置，它就會觸發防御機制。即使圖像的一部分受到干擾，比如貼在停車標志上的貼紙，我們也能做到這一點。”另一個例子是，當人們看到一匹馬或一艘船時，他們也想看到周圍的某些物體，如谷倉或湖泊。如果這些圖像中的一個受到干擾，比如一匹馬站在汽車經銷商那里，或者一艘船漂浮在云中，人們就可以識別出錯誤。羅伊·喬杜里的團隊希望將這種能力應用到計算機上。為此，研究人員首先需要確定可能的攻擊類型。DARPA的項目將專注于使用視覺環境信息生成對抗性攻擊，以更好地了解機器視覺系統的弱點。羅伊·喬杜里說，“我們將干擾圖像系統，導致計算機給出錯誤答案，這可能有助于設計針對攻擊的防御措施。”
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