据国外媒体报道，由加州大学河滨分校教授阿密特·罗伊·乔杜里(Amit Roy Chowdhury)领导的团队从国防高级研究计划局(DARPA)获得了近100万美元，用于研究针对性攻击的计算机视觉系统。这个项目是DARPA人工智能探索公司的总机器视觉破坏项目的一部分。研究成果将广泛应用于自主车辆、监控和国防等领域。团队成员包括来自加州大学河滨分校的研究人员Srikanth Krishnamurthy、宋成宇、Salman Asif和施乐公司旗下的研发公司PARC。
(图片来源:加州大学河滨分校)当人们看到一个物体时，他们也会注意到物体周围的整个场景。这种更广阔的视觉环境使人们更容易发现和解释不规则的情况。人类司机会注意到贴在停车标志上的贴纸，并知道这些贴纸不会改变标志的意义，或者会停下来。然而，使用深度神经网络进行对象识别的自动驾驶汽车可能会由于贴纸而无法识别停止标志，并且很难成功通过路口。无论计算机算法在识别目标变化方面训练有素，图像干扰总是会增加计算机做出错误决策或建议的可能性。深度神经网络对图像处理的脆弱性使它们成为黑客的目标，这些黑客试图干扰视觉人工智能支持的决策和行动。罗伊·乔杜里(Roy Chowdhury)说，“如果一个物体出现在不合适的位置，它就会触发防御机制。即使图像的一部分受到干扰，比如贴在停车标志上的贴纸，我们也能做到这一点。”另一个例子是，当人们看到一匹马或一艘船时，他们也想看到周围的某些物体，如谷仓或湖泊。如果这些图像中的一个受到干扰，比如一匹马站在汽车经销商那里，或者一艘船漂浮在云中，人们就可以识别出错误。罗伊·乔杜里的团队希望将这种能力应用到计算机上。为此，研究人员首先需要确定可能的攻击类型。DARPA的项目将专注于使用视觉环境信息生成对抗性攻击，以更好地了解机器视觉系统的弱点。罗伊·乔杜里说，“我们将干扰图像系统，导致计算机给出错误答案，这可能有助于设计针对攻击的防御措施。”
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