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本材料基于國防高級研究計劃局 (DARPA) 支持的工作。

當前和未來的網絡威脅和攻擊促使美國防部需要一個超越傳統周邊防御方法的零信任方法。美國防部打算在27財年之前實施該戰略和相關路線圖中概述的獨特的零信任能力和活動。

該戰略設想的美國防部信息企業由一個全面實施的、整個部門的零信任網絡安全框架來保障，該框架將減少攻擊面，實現風險管理和伙伴關系環境中的有效數據共享，并迅速遏制和補救對手的活動。

該戰略概述了四個高層次的綜合戰略目標，確定了該部為實現其零信任愿景將采取的行動。

• 零信任文化的采用--所有美國防部人員都意識到、理解、接受培訓，并致力于零信任的思維方式和文化，支持零信任的整合。
• 美國防部信息系統的安全和防御--網絡安全實踐在新的和遺留系統中納入零信任，并將其付諸實施。
• 技術加速--技術部署的速度等同于或超過行業的進步。
• 零信任的實現 - 部門和組件級的流程、政策和資金與零信任原則和方法同步。

面對不斷變化的對手威脅和新技術，實施零信任將是一個持續的過程。隨著技術的變化和對手的發展，更多的 "零信任 "增強措施將在隨后幾年被納入。

本資料是基于國防部根據FA8702-15-D-0002號合同與卡內基梅隆大學合作的軟件工程研究所的運作而資助和支持的工作，這是一個聯邦資助的研究和開發中心。

本材料基于美國防部與卡內基梅隆大學簽訂的合同資助和支持工作。

目標：我們的目標是量子優勢（QA）；我們希望比其他任何替代方案（如經典的SOTA）更快、更高質量地解決美國防部的實際問題。

行動：確定哪些應用程序最有可能開發 QA 以及何時“準備好”。

合作：我們正在 CMU 開發 QuantumHub，在那里我們可以使用量子軟件和模擬工具，并為研究人員提供工作空間

//safeai-lab.github.io/

講師 Ding Zhao

Ding Zhao是卡內基梅隆大學機械工程系助理教授。他還在計算機科學學院和 Wilton E. Scott 能源創新研究所的機器人研究所和機器學習系任職。他領導安全人工智能實驗室，旨在通過橋接統計和控制論，在面對不確定、動態、時變、多代理和可能涉及人類的環境時，為機器人開發可驗證、可解釋、可驗證和通用的人工智能。

他在自動/互聯汽車和智能城市方面的研究綜合了機器學習、機器人技術和設計方面的方法，在全球外享有盛譽。他的團隊開發了嚴格的測試方法來驗證人工智能驅動的機器人和學習/生成方法，這些方法使用大數據對操作環境進行建模，以支持視覺和決策制定。

他的研究獲得了美國國家科學基金、交通部和能源部的資助。他還與全球領先的自動駕駛公司合作，包括優步、豐田和博世。實驗室開發的方法和工具正在被行業和監管機構使用。他在 2021 年獲得了 NSF 職業獎。

課程目標

機器學習是一個快速發展的領域。這對年輕一代來說是一個巨大的機會，但也是一個巨大的挑戰，因為他們可能會迷失在技術新聞和報紙的金字塔中。本課程旨在實現兩個目標：

• 幫助學生對快速發展的TAIAT領域有更高層次的了解，快速掌握關鍵概念和技能，并在研究生項目早期熟悉最新的技術工具，從而專注于一個方向，建立他們的專業知識；

• 培養全周期研究能力，包括論文評審、撰寫研究計劃、里程碑報告、學術論文、會議式論文評審、發表演講和擔任學術評論家。

課程提綱

1、概述、自主框架、可信賴自主；

2、深度學習基礎、視覺模型；

3、潛在空間可視化，可解釋性

4、安全攻擊：中毒、逃避、FGSM、強大的物理攻擊；

5、魯棒性——對抗性和防御性機器學習：隨機化、魯棒性 AI、認證；

6、無模型決策：模仿學習、強化學習、Q 學習；

7、無模型深度強化學習：強化、演員-評論家；

8、基于模型的深度強化學習：MPC

9、高斯過程：GP；

10、安全性：CMDP、基于拉格朗日的方法（TRPO-lag、PPO-lag）、約束優化；

11、安全性：可達性、控制 Lyapunov、屏障功能；

12、認證：概述、數字孿生模擬、安全關鍵場景生成；

13、數字孿生——數據驅動：VAE、GAN 和 Flow；

14、數字孿生——對抗：最壞情況、IS、分裂；

15、泛化：使用真實世界的機器人、域隨機化、DDPG、SAC；

16、泛化：非平穩環境：延遲、RARL、元學習、NP；

17、泛化：分層 AI、終身學習、DPGP

18、以人為本：隱私、公平

附 卡內基梅隆大學安全人工智能實驗室

CMU 安全 AI 實驗室旨在通過以下方式為機器人技術開發可靠、可解釋、可驗證和通用的人工智能學習方法，以應對不確定、動態、時變、多代理和可能涉及人類的環境。橋接統計和控制論。該實驗室因其在自動駕駛/聯網汽車和智能城市方面的研究而享譽國內外。該實驗室與多家公司合作，包括優步、博世、電裝和豐田，以及美國國家科學基金會、交通部、能源部和匹茲堡市。

課程題目： Emerging Challenges in Deep Learning

課程大綱：

• 知識嵌入在語言神經網絡中，但是它們可以推理嗎？
• 基于機器學習的蛋白質和小分子設計
• 人與人之間的高效深度學習
• 使ML目標與人類價值觀相一致
• 靈活的神經網絡和元學習的前言
• 價值函數近似的強化學習的難點
• 特征空間中的強化學習：復雜性和遺憾
• 決策過程中策略梯度方法的最優性和逼近性
• 政策外政策優化
• 推薦系統中的強化學習：一些挑戰
• 通過優化鏡頭進行強化學習
• 邁向經過驗證的深度學習
• 將約束集成到具有結構化的深度學習架構中
• 公平的衡量與錯誤衡量
• 采購作為政策：機器學習的管理流程
• 本地解釋范式的內在取舍
• 如何失敗的可解釋性研究
• 從過去更好地學習：反事實/批量RL
• 設計健壯的學習者

主講人： Chris Manning，托馬斯·西貝爾（Thomas M. Siebel）機器學習教授，語言學和計算機科學教授，斯坦福人工智能實驗室（SAIL）主任，以人為中心的人工智能研究所副主任。

Jennifer Listgarten，是加州大學伯克利分校 EECS系 和計算生物學中心的教授， 伯克利AI研究（BAIR）實驗室指導委員會成員 ，以及 Chan Zuckerberg研究人員。

Zachary Lipton，在UCSD 人工智能小組進行了出色的4年博士學位研究之后，加入了卡內基梅隆大學（CMU），擔任Tepper商學院的助理教授，并在機器學習系（MLD）和亨氏公共政策學院擔任副教授等。

課程鏈接： //simons.berkeley.edu/workshops/schedule/10629