- 写在前面的话
- 总结
- 会议纪要
「人工智能安全与隐私」系列论坛由深圳市大数据研究院、中国图象图形学学会主办，第九期由中山大学网络空间安全学院、中国图象图形学学会视觉大数据专委会承办，香港中文大学（深圳）数据科学学院，深圳市人工智能学会协办。
我在11月23日上午在b站上看了直播，感受颇深，没看的小伙伴可以去关注一下他们的b站号。今天进行汇报的老师是沈超老师。大牛级别的人物，大家看简介。这篇博客主要是会议纪要，就不参杂个人理解了。
我就简单谈一下自己的看法。
1、后门攻击和对抗样本
这两者很相似，但是要区分很难。后门攻击更具有目的性，需要触发器。我觉得不仅仅是在人工智能，在很多地方都有后门攻击，只是需要我们找到一个合适的场景。
2、研究方向
找到攻击，并且这个攻击门槛低影响大，就是一份很好的work。
3、为什么大家关注人工智能的安全问题只关注一个点，没有级联的考虑？
因为人工智能这里面存在太多安全问题，考虑一个已经有很多需要挖掘的地方，级联需要考虑模块的联系，这样发动的攻击效果过大也更难。
4、决策边界
关于那个车的决策偏向我觉得很有意思，改变亮度或者通过其他细小的变化使得决策发生完全变化。这样的场景值得去找。关于机器学习的决策边界影响的力度太大了。
5、框架问题
大家写模型都是调包调库，这些开源的框架都是人写的肯定存在漏洞。并且现在都是用别人的模型去跑，不会花费人力物力自己写模型，至少对于中小企业是不可能的，如果在这些需要购买或者开源的模型中加后门，所造成的攻击影响也是不言而喻的。
