「人工智能安全與隱私」系列論壇由深圳市大數(shù)據(jù)研究院大數(shù)據(jù)安全計(jì)算實(shí)驗(yàn)室（SCLBD）、香港中文大學(xué)（深圳）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院（SDS）、深圳市人工智能與機(jī)器人研究院（AIRS）、中山大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院聯(lián)合主辦，將門-TechBeat人工智能社區(qū)作為獨(dú)家合作技術(shù)社區(qū)參與其中。???本周四上午9:30，密西根州立大學(xué)助理教授—劉思佳博士將帶來主題為“Dissecting Adversarial Robustness of Deep Neural Networks: A Machine Learning and Optimization Perspective”。

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01『報(bào)告簡(jiǎn)介』

直播時(shí)間：北京時(shí)間8月26日（周四上午）9:30-11:00

報(bào)告嘉賓：密西根州立大學(xué)助理教授 劉思佳

報(bào)告題目：Dissecting Adversarial Robustness of Deep Neural Networks: A Machine Learning and Optimization Perspective

報(bào)告主持人：香港中文大學(xué)（深圳）副教授 吳保元

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02?『報(bào)告內(nèi)容』

Dissecting Adversarial Robustness of Deep Neural Networks:?

A Machine Learning and Optimization Perspective??

眾所周知，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)容易受到對(duì)抗性攻擊。因此，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性變成了一個(gè)在可信任人工智能領(lǐng)域中的熱門研究主題。

在本次報(bào)告中，劉思佳講者將首先向大家展示一個(gè)實(shí)用的、假設(shè)攻擊者只能對(duì)被攻擊模型進(jìn)行查詢黑盒對(duì)抗攻擊。他將解釋為什么這種攻擊方式會(huì)和可拓展的、理論上的零階優(yōu)化方式相關(guān)。更進(jìn)一步，我會(huì)探索對(duì)抗魯棒性和模型可解釋性之間的關(guān)系。他會(huì)展示一些可解釋性如何幫助對(duì)抗探索和對(duì)抗魯棒性的新穎發(fā)現(xiàn)。基于這些發(fā)現(xiàn)，他會(huì)介紹一種可解釋的魯棒對(duì)抗訓(xùn)練方法，而這種方法更優(yōu)于目前已知的對(duì)抗訓(xùn)練方法。在應(yīng)對(duì)有大量擾動(dòng)的對(duì)抗攻擊中，這種方法表現(xiàn)尤為突出。最后劉思佳講者會(huì)展示幾個(gè)未來有大量挑戰(zhàn)和機(jī)遇的對(duì)抗學(xué)習(xí)研究方向。

03?『嘉賓介紹』

劉思佳教授是密西根州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院的助理教授。劉教授的研究興趣廣泛，在機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化、信號(hào)處理、計(jì)算生物學(xué)均有建樹，目前主要研究重心放在可信賴、可擴(kuò)展的人工智能學(xué)習(xí)算法和理論研究上。劉思佳教授在雪城大學(xué)獲得博士學(xué)位，并獲得All-University Doctoral Prize。此外，劉教授曾先后在密歇根大學(xué)安娜堡分校、MIT-IBM Watson AI Lab擔(dān)任研究員，并多次在GlobalSIP，KDD的Adversarial Machine Learning and AI Safety研討會(huì)上擔(dān)任聯(lián)席主持。

個(gè)人主頁：https://lsjxjtu.github.io/index.html

『主持人』

吳保元，現(xiàn)任香港中文大學(xué)（深圳）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院副教授，深圳市大數(shù)據(jù)研究院大數(shù)據(jù)安全計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任。2014年獲得中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室模式識(shí)別與智能系統(tǒng)博士學(xué)位，師從胡包鋼研究員。他在人工智能的頂級(jí)期刊和會(huì)議上發(fā)表論文40多篇，包括TPAMI, IJCV, CVPR, ICCV, ECCV, ICLR, AAAI等，并曾入選人工智能頂級(jí)會(huì)議CVPR 2019最佳論文候選名單。他曾擔(dān)任騰訊AI Lab高級(jí)研究員和專家研究員，在騰訊工作期間領(lǐng)銜發(fā)布了業(yè)內(nèi)第一個(gè)AI安全的威脅風(fēng)險(xiǎn)矩陣，得到業(yè)內(nèi)和媒體的廣泛關(guān)注。

2021年5月，組織開辦了“AI安全與隱私”系列學(xué)術(shù)論壇，定期邀請(qǐng)知名專家學(xué)者分享AI安全與隱私領(lǐng)域的最新科研成果。他擔(dān)任人工智能領(lǐng)域國(guó)際期刊Neurocomputing編委、國(guó)際會(huì)議ICLR 2022、AAAI 2022、ICIG 2021 領(lǐng)域主席，國(guó)際會(huì)議AAAI 2021、IJCAI 2020/2021高級(jí)程序委員、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)多個(gè)專業(yè)委員會(huì)委員。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng)，CCF-騰訊犀牛鳥基金1項(xiàng)，騰訊研究專項(xiàng)基金2項(xiàng)。

本周四上午9:30

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關(guān)于「人工智能安全與隱私」系列論壇

「人工智能安全與隱私」系列論壇由深圳市大數(shù)據(jù)研究院大數(shù)據(jù)安全計(jì)算實(shí)驗(yàn)室（SCLBD）、香港中文大學(xué)（深圳）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院（SDS）、深圳市人工智能與機(jī)器人研究院（AIRS）、中山大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院聯(lián)合主辦，將門-TechBeat人工智能社區(qū)為獨(dú)家合作技術(shù)社區(qū)。

圍繞人工智能安全與隱私這一主題，本論壇將重點(diǎn)關(guān)注人工智能系統(tǒng)的魯棒性、可解釋性、公平性和隱私性等方面的最新進(jìn)展，包括但不限于對(duì)抗樣本、后門學(xué)習(xí)、因果推理、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、數(shù)據(jù)和模型竊取等研究方向。論壇將定期邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者介紹最新的研究成果，還將就該主題的核心問題和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入的探討，為關(guān)注人工智能安全與隱私的研究人員和工程師提供一個(gè)便捷的交流平臺(tái)，共同促進(jìn)人工智能技術(shù)的健康發(fā)展與應(yīng)用。

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