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    模型攻击:鲁棒性联邦学习研究的最新进展

    现代机器学习算法在实际应用场景中可能会受到各种对抗性攻击,包括数据和模型更新过程中中毒( Data and Model Update Poisoning)、模型规避(Model Evasion)、模型窃取(Model Stealing)和对用户的私人训练数据的数据推理性攻击(Data Inference Attacks)等等。在联邦学习的应用场景中,训练数据集被分散在多个客户端设备(如桌面、手机、IoT 设备)之间,这些设备可能属于不同的用户 / 组织。这些用户 / 组织虽然不想分享他们的本地训练数据集,但希望共同学习得到一个全局最优的机器学习模型。由于联邦学习框架的这种分布式性质,在使用安全聚合协议(Secure Aggregation)的情况下,针对机器学习算法的故障和攻击的检测纠正更加困难。

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    Linux下的.NET之旅:第一站,CentOS+Mono+Xsp构建最简单的ASP.NET服务器

    由于Linux/Unix等有更强的安全性、运行效率高、拥有大量优秀的开源组件,而.Net则有着其他语言无与伦比的开发效率,因此在非微软平台下运行.Net程序的需求很强烈。Mono 是一个由Novell 公司发起、并且得到微软支持的开源项目。Mono 项目可以在Linux,FreeBSD,Unix,Mac OS X 、Android和苹果系统等非微软操作系统下兼容运行.Net程序。目前占IOS游戏应用市场55%份额的游戏都是使用基于Mono的Unity3d技术开发的。    基于Mono让ASP.Net开发的网站运行在Linux操作系统下也已经有了大量成功的案例,比如世界著名的网站“维基百科WikiPedia ”的搜索部分就是使用Mono支撑运行的、Mozilla开发者社区也是基于Mono运行,可以看http://www.mono-project.com/Companies_Using_Mono  这一些使用Mono进行开发的公司的列表。让.Net脱离Windows的禁锢,在开源的世界中尽情的徜徉。

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    领券