由智源社区举办的「智源LIVE 第13期 | 陈静静：面向视频模型的对抗攻击方法研究 」将于1月25日（周二）19:00-20:00举办，复旦大学副教授陈静静作主旨报告，介绍面向视频识别模型的对抗攻击算法的最新研究进展。

摘要：随着以深度学习为代表的新一代人工智能的发展，智能视频技术取得了突破性进展，并广泛应用于生活的方方面面。但是现有的智能视频系统并不安全：恶意生成的细微扰动便可以欺骗智能视频识别系统。因此研究智能视频系统在对抗样本攻击下的安全性已经吸引了大量关注，成为一个重要的研究方向。一方面，研究针对视频模型的对抗样本有助于帮助发现模型的安全漏洞，提高智能视频模型在实际应用中的安全性；另一方面，研究对抗样本的攻防理论有助于加深对深度学习技术机理的理解，以设计更加鲁棒的机器学习算法。本报告将对面向视频识别模型的对抗攻击算法最新进展进行介绍，包括基于启发式搜索的黑盒场景攻击算法，基于时序平移的视频迁移对抗攻击方法以及面向视频识别模型的弹幕攻击等。

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