人工智能模型数据泄露的攻击与防御研究综述

人工智能和深度学习算法正在高速发展,这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而,近年来研究者发现,当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患,并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此,研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题,主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。在基于模型输出的数据泄露问题中,主要探讨了模型窃取攻击、模型逆向攻击、成员推断攻击的原理和研究现状;在基于模型更新的数据泄露问题中,探讨了在分布式训练过程中,攻击者如何窃取隐私数据的相关研究。对于数据与隐私保护问题,主要研究了常用的3类防御方法,即模型结构防御,信息混淆防御,查询控制防御。综上,围绕人工智能深度学习模型的数据安全与隐私保护领域中最前沿的研究成果,探讨了人工智能深度学习模型的数据窃取和防御技术的理论基础、重要成果以及相关应用。     

基于深度学习的计算机辅助肺癌诊断方法

癌症,是21世纪死亡率较高的疾病之一,而肺癌在所有癌症发病率及死亡率中均占首位.近年来,随着大数据与人工智能的兴起,基于深度学习的肺癌辅助诊断逐渐成为热门的研究课题.计算机辅助肺癌诊断技术主要是对医学仪器成像得到的肺部影像数据进行处理分析的过程,文中将这类过程总结为4个步骤:医学影像数据预处理、肺实质分割、肺结节检测与分割,以及病变诊断.由于深度学习技术对于训练数据的数量需求较高,而目前领域内公开较多的数据主要是肺部CT图像的结节数据,因此深度学习上对于肺癌辅助诊断的工作主要是肺内实质部分分割、肺结节检测分割以及病变分析的工作.文中对于面向肺癌辅助诊断的传统医学影像处理方法进行了简单介绍,并对前沿的深度学习医学影像处理方法进行了综述.