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DoNews12月11日消息（記者 翟繼茹）11日，阿里圖靈實驗室整理歸納了學界針對AI模型提出的32種攻擊方法，以此為基礎搭建了一個自動化AI對抗攻擊平臺CAA，幫助檢測AI系統(tǒng)存在的漏洞。

據(jù)介紹，經(jīng)CAA“體檢”后，AI專家可針對被檢測AI的薄弱地帶提出建議，幫助AI魯棒性（穩(wěn)定性）檢測，以此增強AI系統(tǒng)。近日，該研究成果被人工智能頂會I2021接收。

相比業(yè)界此前提出的其他攻擊工具箱，阿里圖靈實驗室研發(fā)的自動化對抗攻擊平臺CAA首度實現(xiàn)了對抗攻擊的“工具化”。它讓AI應用的使用者即使不具備任何專業(yè)領域知識的情況下，也可以進行AI模型的對抗攻擊和魯棒性測試。

此外，CAA還可預先評估待檢測AI的特性，通過自動化搜索技術來合成多個攻擊算法的組合，提升了現(xiàn)有模型攻擊方法的性能和效率。阿里專家通過實驗表明，CAA超越了新提出的攻擊方法，是可有效評估當前AI系統(tǒng)的“攻擊”。

阿里圖靈實驗室算法專家簫瘋表示，阿里提出將智能技術引入到對抗攻擊中，使得所有攻擊細節(jié)和參數(shù)作為一個黑箱，而攻擊者只需要提供目標模型和數(shù)據(jù)，算法就會自動選擇優(yōu)的攻擊組合和參數(shù)。（完）

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