應(yīng)yl7703永利官網(wǎng)賈星星副教授的邀請，廣州大學(xué)王員根教授將于2022年7月13日與我校有關(guān)師生進(jìn)行在線學(xué)術(shù)交流，并舉行線上專題報告。

報告題目：黑盒場景下查詢有效的對抗攻擊方法研究

時 間：2022年7月13日 下午14：30-16：30

騰訊會議：486672624

摘要：

對抗樣本（adversarial examples）于2013年首次提出，是指在帶標(biāo)簽的樣本中刻意添加微小的擾動所形成的新的輸入樣本（即對抗樣本），將導(dǎo)致訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型以高置信度給出一個錯誤的輸出?，F(xiàn)實應(yīng)用層面，網(wǎng)絡(luò)模型供應(yīng)商為確保安全，通常不公開模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)及參數(shù)（即黑合場景），且限制客戶的查詢次數(shù)。本報告針對該應(yīng)用場景，探討查詢有效的若干對抗樣本生成方法。同時，討論網(wǎng)絡(luò)模型如何防御來自對抗樣本的攻擊。

個人簡介：

王員根，廣州大學(xué)計算機學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任廣州大學(xué)計算機學(xué)院副院長，中國圖象圖形學(xué)會數(shù)字媒體取證與安全專委會委員，IEEE Senior Member。主要研究方向為數(shù)字水印和對抗機器視覺。主持國家自然科學(xué)基金面上項目2項、廣東省自然科學(xué)基金項目1項、廣州市科學(xué)研究計劃項目1項等多個基金項目。在國際主流期刊和會議上公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，包括IEEE TIP、TCYB、TMM、TCSVT、CVPR、ICPR等。擔(dān)任國際期刊APSIPA Transactions on Information and Signal Processing的AE。參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定：超高清(4K/8K)視頻服務(wù)用戶體驗評估規(guī)范（T/GDLF 1-2021）。

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2022年7月13日