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人工智能安全与评测被引量：5

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摘要以深度学习为代表的通用人工智能技术在众多领域取得了巨大的进展。然而,人工智能算法极易受到对抗样本等噪声的干扰,产生不可预期的错误,其安全性和可信赖性面临严峻的考验。近年来,国内外高度重视人工智能的安全性,开展了大量的技术研究,并出台了众多相关政策文件。

作者刘艾杉王嘉凯刘祥龙

机构地区北京航空航天大学计算机学院北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室

出处《人工智能》 2020年第3期32-42,共11页 Artificial Intelligence View

关键词人工智能可信赖性深度学习对抗样本政策文件安全性

分类号 F49 [经济管理—产业经济] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]

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人工智能

2020年第3期

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