摘要: 原標(biāo)題：清華大學(xué)聯(lián)合阿里安全和RealAI發(fā)布基于深度學(xué)習(xí)模型的對(duì)抗攻防基準(zhǔn)平臺(tái) 清華大學(xué)聯(lián)合阿里安全和瑞萊智慧 RealAI發(fā)布業(yè)內(nèi)首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)模型
原標(biāo)題：清華大學(xué)聯(lián)合阿里安全和RealAI發(fā)布基于深度學(xué)習(xí)模型的對(duì)抗攻防基準(zhǔn)平臺(tái)
清華大學(xué)聯(lián)合阿里安全和瑞萊智慧 RealAI發(fā)布業(yè)內(nèi)首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)模型的對(duì)抗攻防基準(zhǔn)平臺(tái)（Adversarial Robustness Benchmark）。
據(jù)介紹，此基準(zhǔn)可以更加公平、全面地衡量不同算法的效果，提供方便使用的魯棒性測(cè)試工具，全面衡量AI模型的安全性，用戶通過提交模型的方式可以獲取安全性的得分。
不同于之前只包含零散攻防模型的對(duì)抗攻防基準(zhǔn)，此次推出AI對(duì)抗安全基準(zhǔn)基本上包括了目前主流的人工智能對(duì)抗攻防模型，涵蓋了數(shù)十種典型的攻防算法。不同算法比測(cè)的過程中盡量采用了相同的實(shí)驗(yàn)設(shè)定和一致的度量標(biāo)準(zhǔn)，從而在最大限度上保證了比較的公平性。除此之外，本次發(fā)布的AI安全排行榜也包括了剛剛結(jié)束的CVPR2021人工智能攻防競(jìng)賽中誕生的排名前5代表隊(duì)的攻擊算法。
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