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AI領(lǐng)域有哪些關(guān)鍵技術(shù)?

我快閉嘴 ? 來源:異步社區(qū) ? 作者:異步社區(qū) ? 2020-10-26 15:09 ? 次閱讀
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人工智能技術(shù)的定義十分寬泛,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域研究的一個(gè)重要分支,在圖像、語音處理領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。從學(xué)習(xí)形式上來講,機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)以及介于兩者之間的半監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)中,作為學(xué)習(xí)對(duì)象的實(shí)例由樣本數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的期望輸出(通常稱為標(biāo)簽)兩部分組成,算法通過學(xué)習(xí)大量的實(shí)例調(diào)整參數(shù),從而完成特定的任務(wù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)中實(shí)例僅由樣本數(shù)據(jù)構(gòu)成,需要算法自行尋找數(shù)據(jù)之間的差異。而半監(jiān)督學(xué)習(xí)中,一部分樣本具有標(biāo)簽,另一部分則沒有標(biāo)簽,因而需要盡可能利用標(biāo)簽信息提高算法性能。監(jiān)督學(xué)習(xí)目前的應(yīng)用最廣,相關(guān)研究也更為深入。根據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中使用的算法,又可以將其分為支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)、隨機(jī)森林(Random Forests,RF)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks,NNs)等。深度學(xué)習(xí)是一類基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法,它嘗試模仿人類思維的認(rèn)知過程并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行表征。與其他方法相比,深度學(xué)習(xí)方法存在以下優(yōu)勢(shì):(1)能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征,降低了特征工程的成本;(2)在大規(guī)模數(shù)據(jù)下表現(xiàn)優(yōu)秀。

旁路分析領(lǐng)域中關(guān)于結(jié)合人工智能技術(shù)的研究目前集中在兩個(gè)方面:一是基于人工智能的旁路分析技術(shù),它將人工智能技術(shù)作為一種分析工具,研究如何利用人工智能算法提升傳統(tǒng)旁路分析技術(shù)的效率。二是人工智能的物理實(shí)現(xiàn)安全,它將實(shí)現(xiàn)在嵌入式設(shè)備上的人工智能算法作為旁路分析的對(duì)象,利用旁路分析方法恢復(fù)出算法的敏感參數(shù)或是用戶信息。

從基于人工智能的旁路分析技術(shù)這一角度來看,傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的旁路分析技術(shù)存在一定的局限性:(1)對(duì)于泄露信息特征的刻畫普遍使用多元高斯模型,不具備一般性;(2)由于模板攻擊需要計(jì)算多元高斯分布的協(xié)方差矩陣,對(duì)于高維數(shù)據(jù),求解協(xié)方差矩陣需要大量的計(jì)算資源,因此往往難以實(shí)現(xiàn);(3)物理泄露信息的采樣會(huì)存在時(shí)間上的偏移,導(dǎo)致無法準(zhǔn)確刻畫泄露的特征。如何克服現(xiàn)有旁路分析技術(shù)的局限性成為當(dāng)前該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

另一方面,廣義的旁路分析的目的在于獲取目標(biāo)設(shè)備上有價(jià)值的信息,這里的信息并不局限于密鑰,也包括設(shè)備上的秘密參數(shù)或是秘密代碼。例如范·??烁`聽囚能夠根據(jù)電子設(shè)備發(fā)出的電子輻射,對(duì)鍵盤、顯示器、打印機(jī)等進(jìn)行監(jiān)聽,泄露關(guān)鍵信息。因此,從人工智能物理實(shí)現(xiàn)安全角度出發(fā),目前人工智能設(shè)備的大規(guī)模落地依賴于其實(shí)現(xiàn)的物理平臺(tái)(以各類嵌入式設(shè)備為主),如何利用旁路分析方法結(jié)合設(shè)備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的物理泄露信息恢復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)或是關(guān)鍵的輸入信息,對(duì)人工智能算法的物理實(shí)現(xiàn)進(jìn)行安全評(píng)估,并構(gòu)建相應(yīng)防護(hù)對(duì)策、保護(hù)核心數(shù)據(jù)不受泄露風(fēng)險(xiǎn),在目前嵌入式人工智能領(lǐng)域火熱的環(huán)境下,具有重大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義。
責(zé)任編輯:tzh

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