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摘要: 圖像異常檢測是計算機視覺領域的一個熱門研究課題, 其目標是在不使用真實異常樣本的情況下, 利用現有的正常樣本構建模型以檢測可能出現的各種異常圖像, 在工業外觀缺陷檢測, 醫學圖像分析, 高光譜圖像處理等領域有較高的研究意義和應用價值. 本文首先介紹了異常的定義以及常見的異常類型. 然后, 本文根據在模型構建過程中有無神經網絡的參與, 將圖像異常檢測方法分為基于傳統方法和基于深度學習兩大類型, 并分別對相應的檢測方法的設計思路、優點和局限性進行了綜述與分析. 其次, 梳理了圖像異常檢測任務中面臨的主要挑戰. 最后, 對該領域未來可能的研究方向進行了展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200956

目標檢測是一種廣泛應用于工業控制、航空航天等安全攸關場景的重要技術。近年來，隨著深度學習在目標檢 測領域的應用，檢測的精度得到了較大提升，但由于深度學習固有的脆弱性，使得基于深度學習的目標檢測技術的可靠性 和安全性面臨新的挑戰。本文通過對近幾年面向目標檢測的對抗樣本生成及防御的研究進行分析和總結，致力于為增強目 標檢測模型的魯棒性和提出更好的防御策略提供思路。首先，介紹了對抗樣本的概念、產生原因以及目標檢測領域對抗樣 本生成常用的評價指標和數據集。然后根據對抗樣本生成的擾動范圍將攻擊分為全局擾動攻擊和局部擾動攻擊。在這個分 類基礎上，又分別從攻擊的目標檢測器類型、損失函數設計等六個方面對目標檢測的對抗樣本生成方法進行了分析和總結， 并通過實驗對比了幾種典型目標檢測對抗攻擊方法的性能，同時比較了這幾種方法的跨模型的遷移攻擊能力。此外，本文 還對目前目標檢測領域常用的對抗防御策略進行了分析和歸納。最后，總結了目標檢測領域對抗樣本的生成及防御所面臨 的挑戰，并對未來發展方向做出了展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/download_new_edit_content.aspx?edit_id=202001&file_no=2024&journal_id=jig

摘要: 人臉親子關系驗證即通過給定的不同人的兩幅人臉圖像判斷其是否具有親子關系, 是計算機視覺和機器學習領域中一個重要的研究問題, 在丟失兒童尋找、社會媒體分析、圖像自動標注等領域具有廣泛的應用價值. 隨著人臉親子關系驗證問題受到越來越多的關注, 其在多個方面都得到了相應的發展, 本文對人臉親子關系驗證方法做了綜述整理. 首先, 簡要介紹了人臉親子關系驗證在近十年的研究現狀, 隨后對問題進行了定義并討論其面臨的挑戰. 接下來, 匯總了常用的親子數據庫, 對數據庫屬性做了詳細的總結和對比. 然后, 對人臉親子關系驗證方法進行了分類總結、對比, 以及不同方法的性能表現. 最后, 展望了人臉親子關系驗證今后可能的研究方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c201023

經典機器學習算法假設訓練數據和測試數據具有相同的輸入特征空間和相同的數據分布。在諸多現實問題中，這一假設往往不能滿足，導致經典機器學習算法失效。領域自適應是一種新的學習范式，其關鍵技術在于通過學習新的特征表達來對齊源域和目標域的數據分布，使得在有標簽源域訓練的模型可以直接遷移到沒有標簽的目標域上，同時不會引起性能的明顯損失。本文介紹領域自適應的定義，分類和代表性算法，重點討論基于度量學習的領域自適應算法和基于對抗學習的領域自適應算法。最后，分析領域自適應的典型應用和存在挑戰，明確領域自適應的發展趨勢，并提出未來可能的研究方向。

摘要： 約束優化問題廣泛存在于科學研究和工程實踐中,其對應的約束優化進化算法也成為了進化領域的重要研究方向。約束優化進化算法的本質問題是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目標函數和約束條件,使得算法更加高效。首先對約束優化問題進行定義;然后詳細分析了目前主流的約束進化算法,同時,基于不同的約束處理機制,將這些機制分為約束和目標分離法、懲罰函數法、多目標優化法、混合法和其他算法,并對這些方法進行了詳細的分析和總結;接著指出約束進化算法亟待解決的問題,并明確指出未來需要進一步研究的方向;最后對約束進化算法在工程優化、電子和通信工程、機械設計、環境資源配置、科研領域和管理分配等方面的應用進行了介紹。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600151

深度學習模型被證明存在脆弱性并容易遭到對抗樣本的攻擊,但目前對于對抗樣本的研究主要集中在計算機視覺領域而忽略了自然語言處理模型的安全問題.針對自然語言處理領域同樣面臨對抗樣本的風險,在闡明對抗樣本相關概念的基礎上,文中首先對基于深度學習的自然語言處理模型的復雜結構、難以探知的訓練過程和樸素的基本原理等脆弱性成因進行分析,進一步闡述了文本對抗樣本的特點、分類和評價指標,并對該領域對抗技術涉及到的典型任務和數據集進行了闡述;然后按照擾動級別對主流的字、詞、句和多級擾動組合的文本對抗樣本生成技術進行了梳理,并對相關防御方法進行了歸納總結;最后對目前自然語言處理對抗樣本領域攻防雙方存在的痛點問題進行了進一步的討論和展望.

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200500078

深度學習作為人工智能技術的重要組成部分，被廣泛應用于計算機視覺和自然語言處理等領域。盡管深度學習在圖像分類和目標檢測等任務中取得了較好性能，但是對抗攻擊的存在對深度學習模型的安全應用構成了潛在威脅，進而影響了模型的安全性。在簡述對抗樣本的概念及其產生原因的基礎上，分析對抗攻擊的主要攻擊方式及目標，研究具有代表性的經典對抗樣本生成方法。描述對抗樣本的檢測與防御方法，并闡述對抗樣本在不同領域的應用實例。通過對對抗樣本攻擊與防御方法的分析與總結，展望對抗攻擊與防御領域未來的研究方向。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0059156

深度學習是當前機器學習和人工智能興起的核心。隨著深度學習在自動駕駛、門禁安檢、人臉支付等嚴苛的安全領域中廣泛應用，深度學習模型的安全問題逐漸成為新的研究熱點。深度模型的攻擊根據攻擊階段可分為中毒攻擊和對抗攻擊，其區別在于前者的攻擊發生在訓練階段，后者的攻擊發生在測試階段。本文首次綜述了深度學習中的中毒攻擊方法，回顧深度學習中的中毒攻擊，分析了此類攻擊存在的可能性，并研究了現有的針對這些攻擊的防御措施。最后，對未來中毒攻擊的研究發展方向進行了探討。

//jcs.iie.ac.cn/xxaqxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20200403&flag=1

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

深度學習算法已經在圖像分類方面取得了最先進的性能，甚至被用于安全關鍵應用，如生物識別系統和自動駕駛汽車。最近的研究表明，這些算法甚至可以超越人類的能力，很容易受到對抗性例子的攻擊。在計算機視覺中，與之相對的例子是惡意優化算法為欺騙分類器而產生的含有細微擾動的圖像。為了緩解這些漏洞，文獻中不斷提出了許多對策。然而，設計一種有效的防御機制已被證明是一項困難的任務，因為許多方法已經證明對自適應攻擊者無效。因此，這篇自包含的論文旨在為所有的讀者提供一篇關于圖像分類中對抗性機器學習的最新研究進展的綜述。本文介紹了新的對抗性攻擊和防御的分類方法，并討論了對抗性實例的存在性。此外，與現有的調查相比，它還提供了相關的指導，研究人員在設計和評估防御時應該考慮到這些指導。最后，在文獻綜述的基礎上，對未來的研究方向進行了展望。

//www.zhuanzhi.ai/paper/396e587564dc2922d222cd3ac7b84288