汤不热吧
怎样在模型中实现随机化机制来抵抗基于梯度的攻击？
概述：理解梯度攻击与随机化防御 基于梯度的对抗性攻击（如FGSM、PGD）通过计算输入像素对于模型损失函数的梯度，微调输入数据以最小的扰动诱导模型做出错误判断。这些攻击的有效性高度依赖于模型决策边界的局部平滑性和梯度的确定性。 随机化防御的...
标签：模型
第2页如何为ML模型提供服务？
如何使用Triton Inference Server结合ONNX实现高性能、高并发的ML模型服务 引言：为什么需要专业的推理服务框架？ 在将机器学习模型从实验阶段推向生产环境时，性能、稳定性和资源利用率是核心挑战。简单地将模型包装在Fla...
如何部署TensorFlow模型？
在AI模型进入生产环境时，模型的部署和管理是至关重要的一环。直接在Web框架中加载TensorFlow模型会带来性能瓶颈、版本控制困难和缺乏监控等问题。TensorFlow Serving (TFS) 是Google专门为部署机器学习模型设...
如何利用对抗性数据增强提升模型在自然分布偏移下的性能？
导语：应对部署环境中的分布偏移挑战 在AI模型部署到生产环境后，最常见的失败模式之一就是“分布偏移”（Distribution Shift）。尽管模型在训练集上表现完美，但在面对真实世界中轻微但系统的输入变化（如传感器噪声、光照变化、数据采...
怎样使用主动学习（Active Learning）方法增强模型的鲁棒区域？
在AI模型部署到生产环境后，我们经常会遇到模型在训练数据分布之外（Out-of-Distribution, OOD）表现急剧下降的问题，这通常表现为模型鲁棒性（Robustness）的缺失。鲁棒区域的扩展是提升模型稳定性的关键。主动学习（A...
如何通过部署输出扰动来有效防御模型反演攻击？
简介：模型反演攻击 (MIA) 的威胁 模型反演攻击（Model Inversion Attack, MIA）是一种严重的隐私泄露威胁，它允许攻击者仅通过访问模型的输出（如置信度分数或 Logits）来重构出训练数据中的敏感特征。例如，在人...
如何利用可解释性（XAI）工具来诊断模型的鲁棒性弱点？
在AI模型从开发环境走向生产环境的过程中，模型的鲁棒性（Robustness）是保障服务质量和安全的关键因素。不鲁棒的模型可能因为微小的输入扰动（例如对抗性攻击、传感器噪声）而产生灾难性的错误。可解释性AI（XAI）工具，尤其是基于特征归因...
量化（Quantization）模型后，如何重新评估其鲁棒性？
模型量化（Quantization）是将浮点精度（FP32）的模型权重和激活值转换为较低精度（通常是INT8）的过程，以显著减少模型大小、降低内存带宽需求并加速推理。然而，这种精度降低不可避免地引入了量化误差，这不仅可能导致模型的基线精度略...
如何针对时序预测模型发起扰动攻击并评估其业务影响？
在金融、供应链和能源管理等领域，时序预测模型（如LSTM或Transformer）是核心决策依据。然而，这些模型对输入数据的微小、恶意修改异常敏感。评估时序模型的鲁棒性是模型部署阶段至关重要的环节。本文将聚焦于如何使用最经典的对抗攻击方法—...
如何通过模型集成（Ensemble）方法提升整体鲁棒性？
如何在生产环境中高效部署模型集成（Ensemble）以提升AI服务鲁棒性 在AI模型部署中，单个模型的鲁棒性总是面临挑战，例如数据漂移、对抗性攻击或特定的边缘案例失败。模型集成（Ensemble）是一种强大的策略，它通过结合多个独立模型的预...