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簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。 層級(jí)分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測試集 2 進(jìn)行測試。 鉬靶乳腺圖像預(yù)處理   雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)   優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對(duì)胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學(xué)CT圖像出發(fā)，搭建深度學(xué)習(xí)模型。對(duì)于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級(jí)聯(lián)分割網(wǎng)絡(luò)比之前的層級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)果提升10各點(diǎn)。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)CT圖像的特性，將多切片多造影劑時(shí)期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結(jié)果。層級(jí)分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術(shù)前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構(gòu)造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對(duì)乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構(gòu)造了三個(gè)不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)和雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)。其中，患病側(cè)單體位網(wǎng)絡(luò)分為 CC 位網(wǎng)絡(luò)和 MLO 位網(wǎng)絡(luò)。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側(cè) CC 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè) MLO 位網(wǎng)絡(luò)、患病側(cè)雙體位網(wǎng)絡(luò)、雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果依次遞增。這表明了同時(shí)使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預(yù)測任務(wù)。對(duì)于雙側(cè)雙體位四視圖網(wǎng)絡(luò)，我們不僅使用了雙側(cè)測試集 1，還使用了額外的雙側(cè)測試集 2 進(jìn)行測試。鉬靶乳腺圖像預(yù)處理 雙側(cè)雙體位深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結(jié)果可重復(fù)，而且高效快捷，提高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，便于臨床推廣。

該款智能消毒機(jī)器人由蘇州大學(xué)機(jī)器人與微系統(tǒng)研究中心研發(fā)的高科技產(chǎn)品，目前共有10臺(tái)。原設(shè)計(jì)用于農(nóng)業(yè)植物保護(hù)的消殺工作，研究院團(tuán)隊(duì)對(duì)設(shè)備進(jìn)行了改造，調(diào)整噴霧系統(tǒng)，使其更適合消毒藥液的噴灑。智能消毒機(jī)器人可通過遠(yuǎn)程無線遙控，它可以用于城市街道、社區(qū)、園區(qū)、車站、工地、學(xué)校等場所的除菌殺蟲、消毒、衛(wèi)生防疫 消毒機(jī)器人的智能化在于，工作時(shí)可以通過遠(yuǎn)距離遙控來實(shí)現(xiàn)，保障了遙控人員的安全。一旦啟動(dòng)，在院區(qū)的人行道上可以無障礙行駛，自帶噴霧裝置向目標(biāo)噴灑消毒噴霧，噴霧系統(tǒng)采用壓流和風(fēng)力的二次霧化，采用特殊風(fēng)道設(shè)計(jì)，水平噴幅可達(dá)30米，霧滴附著率高，藥液利用率高。消毒機(jī)器人每小時(shí)行走7公里，一次能開30公里，1小時(shí)可以消殺4萬平方米以上。僅用時(shí)40分鐘，消毒機(jī)器人就將占地56畝的研究院室外空間做了一次消毒“大清洗”。 該研發(fā)團(tuán)隊(duì)的2臺(tái)機(jī)器人已用于相城區(qū)和姑蘇區(qū)集中隔離點(diǎn)的消殺工作，同時(shí)計(jì)劃將更多的設(shè)備投入到各領(lǐng)域的消殺工作中，并繼續(xù)加大研發(fā)投入。未來，消毒機(jī)器人還將投入到蘇大的各大校區(qū)、街道等區(qū)域，進(jìn)行消殺工作，確保社會(huì)民眾的安全。

電子科技大學(xué)機(jī)械與電氣工程學(xué)院彭倍教授和駱德淵教授，帶領(lǐng)機(jī)器人與無人系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)根據(jù)疫情需要，迭代研發(fā)了“小護(hù)士”智能機(jī)器人，已經(jīng)捐贈(zèng)了2臺(tái)給武漢漢陽方艙醫(yī)院。 “小護(hù)士”智能機(jī)器人可以根據(jù)設(shè)定的程序，自主導(dǎo)航，進(jìn)行噴灑消毒，派發(fā)藥品，還可以對(duì)病人進(jìn)行生命體征測試，包括體溫、血壓、心率、血氧檢測分析。 “小護(hù)士”智能機(jī)器人通過人臉或指紋對(duì)病人進(jìn)行身份確認(rèn)，搭配熱成像人體測溫系統(tǒng)，測量精度高，還可以實(shí)現(xiàn)24小時(shí)智能監(jiān)測預(yù)警，無人值守，遠(yuǎn)程遙控，能極大降低醫(yī)護(hù)人員工作強(qiáng)度和暴露風(fēng)險(xiǎn)。

"吸痰是保持呼吸道通暢，改善肺泡通氣和換氣功能的一種重要方法，是機(jī)械通氣患者氣道管理中最常用的護(hù)理措施之一。然而現(xiàn)有的吸痰管吸痰技術(shù)不僅效率低、醫(yī)護(hù)人員工作強(qiáng)度大，而且容易導(dǎo)致呼吸道粘膜損傷、低血氧癥、肺不張、感染、心律失常、氣管痙攣等并發(fā)癥。 本項(xiàng)目將醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)與工程技術(shù)相結(jié)合，發(fā)明了吸痰時(shí)刻在線辨識(shí)技術(shù)、模擬人類自然咳嗽的吸痰系統(tǒng)智能控制技術(shù)，最終形成一套使用簡單、安全高效的按需自動(dòng)吸痰技術(shù)。"

項(xiàng)目介紹通過本項(xiàng)目的實(shí)施，解決了漏電保護(hù)死區(qū)等技術(shù)難題，獲發(fā)明專利授權(quán)2項(xiàng)、軟件著作權(quán)2項(xiàng)、實(shí)用新型專利授權(quán)8項(xiàng)。核心技術(shù)在多家企業(yè)應(yīng)用，總體技術(shù)水平在同類產(chǎn)品中處于領(lǐng)先。由中國工程院院士等同行專家組成的專家組一致認(rèn)為本項(xiàng)目在消除漏電保護(hù)死區(qū)和自適應(yīng)漏電保護(hù)等方面有創(chuàng)新，獲得河北省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。二、技術(shù)特點(diǎn)1. 提出基于剩余電流變化量法的漏電保護(hù)新原理，率先建立了故障漏電動(dòng)作與已存在的剩余電流無關(guān)的漏電保護(hù)模型；2. 針對(duì)電網(wǎng)正常漏電電流隨氣候條件、用電設(shè)備及運(yùn)行方式的改變而變化的特點(diǎn)，率先提出漏電動(dòng)作閾值的浮動(dòng)新技術(shù)；3. 提出剩余電流的直觀描述新方法，率先實(shí)現(xiàn)了三相等效漏電電流的相量顯示；4. 提出基于剩余電流變化量法的漏電保護(hù)特性測試新方法，對(duì)現(xiàn)行國際標(biāo)準(zhǔn)和國家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行補(bǔ)充與完善；5. 研制出智能漏電保護(hù)新產(chǎn)品，消除漏電保護(hù)死區(qū)、實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)漏電保護(hù)和漏電電流相量顯示，研制的智能漏電斷路器具備自動(dòng)重合閘功能。6. 建立漏電保護(hù)監(jiān)控管理系統(tǒng)，編制控制軟件，構(gòu)建監(jiān)控管理平臺(tái)。“漏電保護(hù)無死區(qū)”發(fā)明專利漏電保護(hù)自動(dòng)跟蹤保護(hù)”發(fā)明專利智能漏電繼電器軟件著作權(quán)

近年來，無人機(jī)在簡單已知的環(huán)境中已經(jīng)應(yīng)用于巡檢工作，但還未在復(fù)雜 未知環(huán)境中成功應(yīng)用于巡檢工作。飛行控制技術(shù)的發(fā)展使得無人機(jī)易于操控, 無人機(jī)在架空輸電線路巡檢中應(yīng)用日益廣泛。為排除線路隱患，保障電力輸送, 國家電網(wǎng)幾十萬巡線工人為數(shù)百萬千米的線路付出了艱辛的勞動(dòng)。地下電纜 隧道是城市供電的命脈，目前仍提升可靠性，降低人工巡檢強(qiáng)度，在線監(jiān)測系 統(tǒng)和懸掛式電纜隧道巡檢機(jī)器人開始以人工巡檢為主，為保障可靠運(yùn)行，巡 檢任務(wù)責(zé)任重大。為盡早排除隱患，輔助人工巡檢電纜隧道。在線監(jiān)測系統(tǒng)通 常在隧道設(shè)計(jì)施工時(shí)統(tǒng)一規(guī)劃部署，安裝有視頻、溫度、氣體等各類傳感器, 能實(shí)現(xiàn)全程24小時(shí)不間斷監(jiān)控。

據(jù) 2010 年第六次人口普查結(jié)果可知，我國 60 歲及以上人口為1.78 億人，占總?cè)丝诘?13.26%，且呈上升趨勢。我國已經(jīng)步入老齡化社會(huì)。如何照料老年人，提高老年人健康水平已成為亟待解決的社會(huì)難題。 步行是人在日常生活中最基本的運(yùn)動(dòng)，老年人自主步行不但可以減緩身體各器官的衰老，而且可以消除孤獨(dú)、厭世等悲觀情緒。老年人在步行過程當(dāng)中，容易發(fā)生跌倒，跌倒造成的骨折、外傷會(huì)引起肢體及關(guān)節(jié)活動(dòng)受限，進(jìn)而引發(fā)肌肉萎縮等問題，嚴(yán)重影響老年人的身體健康。老年人身體機(jī)能的老化、認(rèn)知能力的衰退是造成跌倒的兩個(gè)主要原因。 本項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)研發(fā)步行輔助機(jī)器人，使機(jī)器人能夠根據(jù)老年人的意圖及步行特點(diǎn)提供輔助，有助于提高老年人健康水平，解決老齡化社會(huì)助老助殘方面的需求。 本項(xiàng)目課題組研發(fā)的技術(shù)：“穩(wěn)定識(shí)別人意圖的新一代人機(jī)交互式系統(tǒng)”獲得了 2011 年中國科技部舉辦的首屆中國天津技術(shù)創(chuàng)業(yè)大賽初創(chuàng)組一等獎(jiǎng)（省部級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)）。

南京航空航天大學(xué)唐敦兵、臧鐵鋼教授團(tuán)隊(duì)與艾隆科技合作研制的全自動(dòng)智能中藥煎煮系統(tǒng)項(xiàng)目在無錫投入運(yùn)行，這套由南航團(tuán)隊(duì)研發(fā)的自動(dòng)化生產(chǎn)線采用全自動(dòng)、標(biāo)準(zhǔn)化、流水線式處理，從處方到配送，全程信息可跟蹤追溯能提高中藥制成效率。使用該系統(tǒng)的無錫星洲醫(yī)藥有限公司智能煎藥服務(wù)中心自動(dòng)化生產(chǎn)線產(chǎn)量可達(dá)每天3000張?zhí)幏健＿@套全自動(dòng)智能中藥煎煮系統(tǒng)從研發(fā)、生產(chǎn)過程監(jiān)督、現(xiàn)場調(diào)試均由唐敦兵、臧鐵鋼教授團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)，它徹底改變了傳統(tǒng)中藥煎煮模式。該系統(tǒng)由南航無錫研究院設(shè)計(jì)完成，在醫(yī)院開出處方后，無需病人回家自己煎煮，而是采用集中化個(gè)性化煎煮模式，經(jīng)由自動(dòng)上藥、自動(dòng)取蓋上蓋、自動(dòng)輸送、自動(dòng)加水浸泡、自動(dòng)煎煮等環(huán)節(jié)制作成成藥，成藥通過快遞系統(tǒng)投遞到客戶。該系統(tǒng)通過互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代技術(shù)，智能中藥煎煮中心將配備了計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的煎藥設(shè)備聯(lián)結(jié)起來，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)終端控制，并能實(shí)現(xiàn)煎藥過程實(shí)時(shí)監(jiān)控，與醫(yī)院管理系統(tǒng)、患者之間形成了良性的互動(dòng)和交流。該系統(tǒng)最大的特點(diǎn)就是在通過現(xiàn)代化流水作業(yè)方式保證高效率的同時(shí)，也保留了傳統(tǒng)重要煎煮的工藝，比如有“一煎”“二煎”，每煎分“武火”“文火”。高效率和傳統(tǒng)工藝是一個(gè)矛盾，新的方案使兩者得到了平衡，是利用現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)中醫(yī)藥煎煮過程的升華。  點(diǎn)擊查看原文

業(yè)界首個(gè)針對(duì)AI在極端和對(duì)抗環(huán)境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺(tái)“對(duì)抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協(xié)作著人類的各種勞動(dòng)，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機(jī)器視覺作為AI時(shí)代的基礎(chǔ)技術(shù)，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司共同追逐的熱點(diǎn)。然而在機(jī)器視覺諸多主流應(yīng)用場景的背后，往往也藏著由技術(shù)性缺陷導(dǎo)致的算法安全風(fēng)險(xiǎn)。例如，在一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)無法覆蓋到的極端場景中，自動(dòng)駕駛汽車的識(shí)別系統(tǒng)可能出現(xiàn)匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業(yè)的輔助駕駛和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)就都曾出現(xiàn)過類似致人死亡的嚴(yán)重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發(fā)動(dòng)“對(duì)抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機(jī)構(gòu)就曾經(jīng)通過3D技術(shù)打印出能讓自動(dòng)駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風(fēng)險(xiǎn)。而以上攻擊之所以能成功，主要是機(jī)器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動(dòng)改變(即上述故意干擾的“對(duì)抗樣本”)，就能導(dǎo)致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進(jìn)一步發(fā)展，AI算法模型將運(yùn)用金融決策、醫(yī)療診斷等關(guān)鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發(fā)凸顯出來。近年來，包括清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋等均提倡要發(fā)展安全、可靠、可信的人工智能以及負(fù)責(zé)任的人工智能，其中AI的安全應(yīng)用均是重點(diǎn)方向。而且，AI安全作為新興領(lǐng)域，在開源社區(qū)、工具包的加持下，對(duì)抗樣本等攻擊手段日益變得復(fù)雜，相關(guān)防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對(duì)抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術(shù)壁壘，目前市面上缺乏自動(dòng)化檢測工具，而大部分企業(yè)與組織不具備該領(lǐng)域的專業(yè)技能來妥善應(yīng)對(duì)日益增長的惡意攻擊。從安全測評(píng)到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)攻擊的大規(guī)模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團(tuán)隊(duì)希望通過RealSafe平臺(tái)打造出人工智能時(shí)代的“殺毒軟件”，幫助企業(yè)高效應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺(tái)主要支持兩大功能模塊：模型安全測評(píng)、防御解決方案。其中，模型安全評(píng)測主要為用戶提供AI模型安全性評(píng)測服務(wù)。用戶只需接入所需測評(píng)模型的SDK或API接口，選擇平臺(tái)內(nèi)置或者自行上傳的數(shù)據(jù)集，平臺(tái)將基于多種算法生成對(duì)抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數(shù)、擾動(dòng)量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評(píng)分及詳細(xì)的測評(píng)報(bào)告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級(jí)服務(wù)，目前RealSafe平臺(tái)支持五種去除對(duì)抗噪聲的通用防御方法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的自動(dòng)去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對(duì)抗噪聲。根據(jù)上述的模型安全評(píng)測結(jié)果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據(jù)實(shí)測來看，部分第三方的人臉比對(duì)API通過使用RealSafe平臺(tái)的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復(fù)雜擴(kuò)張的情況下，RealSafe平臺(tái)還持續(xù)提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實(shí)時(shí)且自動(dòng)化的漏洞檢測和修復(fù)能力。準(zhǔn)確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應(yīng)對(duì)算法威脅 考慮到公眾對(duì)于對(duì)抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺(tái)特意選取了公眾最為熟知的人臉比對(duì)場景(人臉比對(duì)被廣泛用于金融遠(yuǎn)程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認(rèn)證環(huán)節(jié))提供在線體驗(yàn)。并且，為了深入研究“對(duì)抗樣本”對(duì)人臉比對(duì)系統(tǒng)識(shí)別效果的影響，RealAI 團(tuán)隊(duì)基于此功能在國內(nèi)外主流 AI 平臺(tái)的演示服務(wù)中進(jìn)行了測試。實(shí)測證明，“對(duì)抗樣本”可以極大的干擾人臉比對(duì)系統(tǒng)的識(shí)別結(jié)果，而測試的這幾家互聯(lián)網(wǎng)公司平臺(tái)開放的人臉比對(duì)API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業(yè)在落地人臉識(shí)別應(yīng)用時(shí)的選擇，如果他們的人臉比對(duì)技術(shù)存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應(yīng)用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內(nèi)的企業(yè)高效應(yīng)對(duì)算法威脅，RealSafe平臺(tái)具備以下兩大優(yōu)勢：·  組件化、零編碼的在線測評(píng)：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺(tái)采用組件化、零編碼的功能設(shè)置，免去了重復(fù)造輪子的精力與時(shí)間消耗，用戶只需提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可在線完成評(píng)估，學(xué)習(xí)成本低，無需擁有專業(yè)算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評(píng)測結(jié)果：為了幫助用戶提高對(duì)模型安全性的概念，RealSafe平臺(tái)采用可量化的形式對(duì)安全評(píng)測結(jié)果進(jìn)行展示，根據(jù)模型在對(duì)抗樣本攻擊下的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺(tái)提供安全性變化展示，經(jīng)過防御處理后的安全評(píng)分變化以及模型效果變化一目了然。從數(shù)字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產(chǎn)品隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷的升級(jí)演化，“對(duì)抗樣本”已經(jīng)演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數(shù)字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對(duì)抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導(dǎo)自動(dòng)駕駛汽車拐進(jìn)逆行車道、胸前張貼一張對(duì)抗樣本貼紙?jiān)诒O(jiān)控設(shè)備下實(shí)現(xiàn)隱身……因此，除了針對(duì)數(shù)字世界的算法模型推出安全評(píng)測平臺(tái)，RealAI團(tuán)隊(duì)也聯(lián)合清華大學(xué)AI研究院圍繞多年來積累的領(lǐng)先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產(chǎn)品，為更多場景保駕護(hù)航。比如通過佩戴帶有對(duì)抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機(jī)的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實(shí)現(xiàn)在AI監(jiān)控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對(duì)車輛的檢測。發(fā)現(xiàn)類似新型漏洞的同時(shí)，RealAI也推出相應(yīng)的防御技術(shù)，支持對(duì)主流AI算法中的安全漏洞進(jìn)行檢測，并提供AI安全防火墻對(duì)攻擊AI模型的行為進(jìn)行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風(fēng)險(xiǎn)也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術(shù)不成熟導(dǎo)致的侵害風(fēng)險(xiǎn)也頻頻發(fā)生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團(tuán)隊(duì)早已開始了AI安全領(lǐng)域的征程，并開始以標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品助力行業(yè)降低應(yīng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺(tái)是RealAI的一小步嘗試，但對(duì)于整個(gè)行業(yè)而言，這將是人工智能產(chǎn)業(yè)邁向健康可控發(fā)展之路的一大步。?