《Pattern Recognition Letters》特刊通知

中心:深度进修模型安全简介:深度进修已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、数据安全等诸多领域。为进修到有效的深度模型,需花费大量时间和精力来收集数据与分配计算资源。这些模型可能会被非法使用,从而牺牲模型所有者的权益。另一方面,深度进修模型也容易受到对立样本或毒化数据的打击。这严重降低了深度进修技术的准确性和可靠性。为此需进行深度进修模型安全研讨,保障模型的真实性和可靠性,以抵御各种打击。该研讨还处于起步阶段,虽然已取得了一定进展,但要为鉴于深度进修的应用开发稳健可靠的模型还远远不够。本期特刊旨在推动深度进修模型的攻

中心:深度进修模型安全

简介:深度进修已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、数据安全等诸多领域。为进修到有效的深度模型,需花费大量时间和精力来收集数据与分配计算资源。这些模型可能会被非法使用,从而牺牲模型所有者的权益。另一方面,深度进修模型也容易受到对立样本或毒化数据的打击。这严重降低了深度进修技术的准确性和可靠性。为此需进行深度进修模型安全研讨,保障模型的真实性和可靠性,以抵御各种打击。该研讨还处于起步阶段,虽然已取得了一定进展,但要为鉴于深度进修的应用开发稳健可靠的模型还远远不够。

本期特刊旨在推动深度进修模型的打击与抵制研讨,包括快速对立样本天生、不可感知数据投毒、精确数据重构、鉴于深度进修的鲁棒可溯源水印、对立样本抵制等。

相关研讨人员可通过原创研讨来展示他们的工作。所有提交的论文将经过同行评审,并根据其质量和与本期中心的相关性进行选择。

本期中心包括但不限于:

低复杂度的对立样本天生压缩多媒体数据的对立样本天生新兴数据的对立样本天生不可感知的高效数据投毒精确数据重构鲁棒神经网络水印神经网络指纹神经网络认证与篡改检测对立训练的有效策略与模型精确对立样本检测广义鲁棒表示进修的假脸检测

重要日期:

投稿截止:2022年6月20日

评审结果反馈:2023年1月31日

客座编辑:

冯国瑞,上海大学,中国,邮箱:[email protected]

李晟,复旦大学,中国,邮箱:[email protected]

赵健,北方电子设备研讨所,中国,邮箱:[email protected]

王正,东京大学,日本,邮箱:[email protected] 

更多信息请见:

https://www.journals.elsevier.com/pattern-recognition-letters/call-for-

papers/recent-advances-in-deep-learning-model-security 

欢迎各界学者踊跃投稿!

原创文章,作者:新闻助手,如若转载,请注明出处:https://www.iaiol.com/news/patternrecognitionletters-te-kan-tong-zhi/

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