巴赫曼NT255 欺騙機器的眼睛——對抗性展示
最近引起研究界注意的一個問題是這些系統(tǒng)對對抗樣本的敏感性。 一個對抗性的例子是一個嘈雜的圖像，旨在欺騙系統(tǒng)做出錯誤的預(yù)測。為了在現(xiàn)實世界中部署這些系統(tǒng)，它們必須能夠檢測到這些示例。為此，最近的工作探索了通過在訓(xùn)練過程中包含對抗性示例來使這些系統(tǒng)更強對抗性攻擊的可能性。 現(xiàn)階段對模型攻擊的分類主要分為兩大類，即攻擊訓(xùn)練階段和推理階段。
01
訓(xùn)練階段的攻擊
訓(xùn)練階段的攻擊 (Training in Adversarial Settings) ，主要的方法就是針對模型的參數(shù)進行微小的擾動，從而達到讓模型的性能和預(yù)期產(chǎn)生偏差的目的。 例如直接通過對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽進行替換，讓數(shù)據(jù)樣本和標(biāo)簽不對應(yīng)，從而最后訓(xùn)練的結(jié)果也一定與預(yù)期的產(chǎn)生差異，或者通過在線的方式獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入權(quán)，操縱惡意數(shù)據(jù)來對在線訓(xùn)練過程進行擾動，最后的結(jié)果就是產(chǎn)出脫離預(yù)期。
02
推理階段的攻擊
推理階段的攻擊 (Inference in Adversarial Settings)，是當(dāng)一個模型被訓(xùn)練完成后，可以將該模型主觀的看作是一個盒子，如果該盒子對我們來說是透明的則可以將其看成“白盒”模型，若非如此則看成“黑盒”模型。 所謂的“白盒攻擊”，就是我們需要知道里面所有的模型參數(shù)，但這在實際操作中并不現(xiàn)實，卻有實現(xiàn)的可能，因此我們需要有這種前提假設(shè)。黑盒攻擊就比較符合現(xiàn)實生活中的場景：通過輸入和輸出猜測模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu);加入稍大的擾動來對模型進行攻擊;構(gòu)建影子模型來進行關(guān)系人攻擊;抽取模型訓(xùn)練的敏感數(shù)據(jù);模型逆向參數(shù)等等。
對抗攻擊的防御機制。抵御對抗樣本攻擊主要是基于附加信息引入輔助塊模型(AuxBlocks)進行額外輸出來作為一種自集成的防御機制，尤其在針對攻擊者的黑盒攻擊和白盒攻擊時，該機制效果良好。除此之外防御性蒸餾也可以起到一定的防御能力，防御性蒸餾是一種將訓(xùn)練好的模型遷移到結(jié)構(gòu)更為簡單的網(wǎng)絡(luò)中，從而達到防御對抗攻擊的效果。
對抗學(xué)習(xí)的應(yīng)用舉例：自動駕駛 自動駕駛是未來智能交通的發(fā)展方向，但在其安全性獲得完全檢驗之前，人們還難以信任這種復(fù)雜的技術(shù)。雖然許多車企、科技公司已經(jīng)在這一領(lǐng)域進行了許多實驗，但對抗樣本技術(shù)對于自動駕駛?cè)匀皇且粋€巨大的挑戰(zhàn)。幾個攻擊實例：對抗攻擊下的圖片中的行人在模型的面前隱身，對抗樣本使得模型“無視”；利用 AI 對抗樣本生成特定圖像并進行干擾時，特斯拉的 Autopilot 系統(tǒng)輸出了「錯誤」的識別結(jié)果，導(dǎo)致車輛雨刷啟動；在道路的特定位置貼上若干個對抗樣本貼紙，可以讓處在自動駕駛模式的汽車并入反向車道；在Autopilot 系統(tǒng)中，通過游戲手柄對車輛行駛方向進行控制;對抗樣本使得行人對于機器學(xué)習(xí)模型“隱身”。
04 自學(xué)也能成才：自監(jiān)督學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)需要干凈的標(biāo)記數(shù)據(jù)，這對于許多應(yīng)用程序來說很難獲得。 注釋大量數(shù)據(jù)需要大量的人力勞動，這是耗時且昂貴的。此外，數(shù)據(jù)分布在現(xiàn)實世界中一直在變化，這意味著模型必須不斷地根據(jù)不斷變化的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。自監(jiān)督方法通過使用大量原始未標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型來解決其中的一些挑戰(zhàn)。在這種情況下，監(jiān)督是由數(shù)據(jù)本身(不是人工注釋)提供的，目標(biāo)是完成一個間接任務(wù)。間接任務(wù)通常是啟發(fā)式的(例如，旋轉(zhuǎn)預(yù)測)，其中輸入和輸出都來自未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。定義間接任務(wù)的目標(biāo)是使模型能夠?qū)W習(xí)相關(guān)特征，這些特征稍后可用于下游任務(wù)(通常有一些注釋可用)。 自監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)高效的學(xué)習(xí)范式。 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法模型擅長特定任務(wù)。另一方面，自監(jiān)督學(xué)習(xí)允許學(xué)習(xí)不專門用于解決特定任務(wù)的一般表示，而是為各種下游任務(wù)封裝更豐富的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。在所有自監(jiān)督方法中，使用對比學(xué)習(xí)進一步提高了提取特征的質(zhì)量。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)效率特性使其有利于遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用。 目前的自監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域可大致分為兩個分支。
一個是用于解決特定任務(wù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)，例如上次討論的場景去遮擋，以及自監(jiān)督的深度估計、光流估計、圖像關(guān)聯(lián)點匹配等。另一個分支則用于表征學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的表征學(xué)習(xí)，一個典型的例子是ImageNet分類。而無監(jiān)督的表征學(xué)習(xí)中，最主要的方法則是自監(jiān)督學(xué)習(xí)。 自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法依賴于數(shù)據(jù)的空間和語義結(jié)構(gòu)，對于圖像，空間結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)是極其重要的，因此在計算機視覺領(lǐng)域中的應(yīng)用廣泛。 一種是將旋轉(zhuǎn)、拼接和著色在內(nèi)的不同技術(shù)被用作從圖像中學(xué)習(xí)表征的前置任務(wù)。對于著色，將灰度照片作為輸入并生成照片的彩色版本。另一種廣泛用于計算機視覺自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法是放置圖像塊。一個例子包括 Doersch 等人的論文。在這項工作中，提供了一個大型未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)集，并從中提取了隨機的圖像塊對。在初始步驟之后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測第二個圖像塊相對于第一個圖像塊的位置。還有其他不同的方法用于自監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括修復(fù)和判斷分類錯誤的圖像。
巴赫曼NT255 TU532
DC551-CS31
PM564-R-AC
DC522
DC523
DC532
DX522
DX531
AI523
AO523
AX521
AX522
TU515
TB521-ETH
TB521-ARCNET
TB541-ETH
MC502
TK501
TK502
TA521
TA522
TA526
TA524
PS501
PS541-HMI
CM572-DP
CM575-ETH
CM578-CN
DI524
TU532
DC505-FBP
TU505
DC551-CS31
TU551-CS31
TU552-CS31
AC31GRAF-English
DC522
DC523
DC532
DX522
DX531
AI523
AO523
AX521
AX522
TU515
TU551-CS31
TU552-CS31
DC505-FBP
SA811F
TU506-FBP
PM554-R-AC
AO801
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PM591-ETH
PM591-ARCNET
TB511-ETJ
TB511-ETH
TB511-ARCNET
TB521-ETH
TB521-ARCNET
TB541-ETH
MC502
TK501
TK502
TA521
TA522
TK403
TK404
TK405
CP400-Soft
CL-LAD.MD004
CL-LAD.TK009
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DNC11-FBP.999
DNR11-FBP.120
XK08F1
XC08L1
XO16N1
XO08Y1
XO08R2
MC503
巴赫曼NT255 華銳SL1500/77風(fēng)機備品備件
華銳SL1500/82型風(fēng)機備品備件
風(fēng)機機型華銳SL1500/82
新疆金風(fēng)GW77/1500 型風(fēng)力發(fā)電機組
新疆金風(fēng)S50/750 風(fēng)力發(fā)電機組
3MW風(fēng)力發(fā)電機 3MW風(fēng)機機艙柜
SCS溫度模塊 PTAI 216：bachmann XE82風(fēng)機
模擬量輸入/輸出模塊 AIO288廠家：bachmann：適用于XE82風(fēng)機
FL1500風(fēng)機
金風(fēng)1.5MW風(fēng)機
SCS溫度模塊 Bachmann PTAI 216 數(shù)量1
CAN總線從模塊CS200/N 內(nèi)帶ISI222、AIO288、DIO248的驅(qū)動程序以及和CM202的通訊程序
編碼器接口模塊 ISI222 數(shù)量1
全新原裝華銳風(fēng)機 WTCBA200A crowbar 正品保障windtec
2 主控制器WT98 ABB/WT98 07KT98 個 1 3
主控制器WT97 ABB/WT97 07KT97 個 1
4 巴赫曼PLC（塔基） 整套 個 1
5 PLC-電源模塊 24VDC/68W NT255 個 1
6 PLC-中央處理器模塊 128MB MPC240 個 1
8 PLC-數(shù)字I/0模塊 24VDC/1A DIO216 個 1
9 PLC-溫度記錄模塊 24VDC PTAI216
PLC模塊/通訊RS204
PLC模塊/網(wǎng)口EM203
PLC模塊DI232
PLC模塊DO232
角度控制元件 ISI222
PLC模塊CM202
光纖傳輸接口模塊 FS211/N
人機界面(觸摸屏)|WT205 LX700/DD256/CF512/VX
巴赫曼人機界面（觸摸屏）WT205 LX800/DD512/CF512/VX
巴赫曼人機界面(觸摸屏)|WT205 LX700/DD256/CF512/VX||
巴赫曼WT205/T/BE1/LX7人機界面
24V電源模塊 NT255
MPC240控制器 MPC270
數(shù)字量輸入輸出模塊 DIO280
數(shù)字量輸入輸出模塊 DIO232
模擬量輸入輸出模塊 AIO288
DP模塊 DPM200
背板 BS212
編碼器模塊 IS1202/IS1222
FAST-BUS 模塊 FM211
風(fēng)機PL模塊ISI222 機艙
風(fēng)機PL模塊MX213 機艙
風(fēng)機PL模塊FM211 塔基
DIO248
DIO280
RS204
DI232
NT255
MPC240
FM211
DIO216
PTAI216
FS211/N
EM203
CM202
DPM200
DO232
DI232
AIO288
ISI222
RS204/T
BS208
BS207
BS205
BS212
ISI202
CNT204/R
ME203/CNW
MPC240
CNT204/H
BS206
MX213
DIO232
DIO264
LM201
FS221/N
