AI，你准备好了吗？ — 非对抗下的真实威胁
2020-06-30 15:56:329687人阅读
6月29日-7月2日在西班牙召开的 International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN 2020)会议上, 来自百度安全对于深度神经网络（DNN）模型安全性的研究Quantifying DNN Model Robustness to theReal-World Threats成功入选。
逛商场不再排队测温 百度AI测温落地北京14家华联BHG购物中心
2020-06-10 12:02:163356人阅读
继先后落地交通枢纽、商业楼宇、中小学校，支持复工复产与平安复课之后。日前，百度AI测温系统在北京华联商厦股份有限公司在北京所属的14家购物中心完成部署并在五一小长假期间投入运行，助力北京华联实现在疫情防控常态化阶段的大规模客流快速体温检测。
百度安全与OPPO安全达成合作，建立联合安全实验室
2020-04-08 14:29:232222人阅读
2020年4月， 百度安全与OPPO安全签署合作协议，整合双方优势资源，联合建立和运作“百度安全与OPPO安全联合实验室”，推动移动互联网安全和AI安全产业发展。
RSAC 2020 现场直击（四）| 与新冠病毒同时引发讨论的，还有这些话题
2020-03-02 11:53:292874人阅读
美国当地时间2月28日，为期5天的RSA Conference 2020在旧金山落下帷幕。以此同时，百度安全2020哥伦布之旅圆满抵达目的地，五天来，透过来自百度安全直击一线的RSAC 2020图文直播，百余名华人安全圈的领军者在这艘“非常版”的线上游轮上经历了一场关乎2020网络安全大势的思维碰撞之旅。
上班第一天 百度AI测温系统上镜新闻联播
2020-02-11 13:00:313501人阅读
2月10日晚间，在全国大部分地区节后开工首日的央视新闻联播节目中，部署在北京清河站的百度AI测温系统上镜，成为全国以科技创新力量助力疫情防控的典型代表。
AI助力疫情防控，国家人工智能标准化总体组成员单位在行动
2020-02-10 17:57:012809人阅读
近日，国家人工智能标准化总体组秘书处（中国电子技术标准化研究院）在成员单位的支持下，收集汇聚了第一批34款有助于疫情防控的人工智能产品和解决方案，积极为疫情防控工作提供科技支撑服务。
百度AI多人体温检测方案落地北京清河火车站 助力疫情防控
2020-02-02 21:20:153190人阅读
百度正在把拥有的领先AI技术投入到新型冠状病毒疫情防控中。近日，北京清河火车站落地应用了百度的AI多人体温快速检测解决方案，助力遏制疫情在公共场所的的传播。
厦门与百度签署战略合作协议 国家级AI安全研究院助力人才培养
2019-11-29 20:02:535076人阅读
11月29日，百度与厦门市人民政府签署战略合作协议，双方将携手推动人工智能、云计算、智能交通等核心技术能力融入厦门，促进厦门市建设成为全球人工智能产业密度最高的智慧城市典范。厦门市市长庄稼汉、厦门市工信局长柯继安、百度技术委员会理事长陈尚义等领导出席签约仪式。
复旦大学杨珉：AI重构安全边界移动生态系统安全设计需改变“黑客视角”
2019-11-18 17:47:107467人阅读
在百度安全承办的天府杯AI安全论坛，杨珉教授分享了对于移动生态系统安全的新思考。
AI安全对抗赛：愿你的人工智能不被变为人工智障
2019-11-13 15:31:315306人阅读
2016年，Alpha Go战胜李世石，人工智能开始为大众所知。而在计算机视觉领域有个著名的数据集ImageNet，是一个用于测试计算机视觉系统识别能力的“题库”，这些题目使用人去做识别，错误率为5.1%左右。
【议程出炉】联合复旦大学、四叶草安全，天府杯百度AI安全分论坛本周开幕！
2019-11-13 14:36:264391人阅读
11月16日至17日，一年一度的天府杯“2019国际网络安全大赛暨2019天府国际网络安全高峰论坛”将在蓉城举行。立足国内外网络安全产业发展最新态势，聚焦西南地区引领网络安全产业发展所面临的机遇和挑战，各界安全专家将展开为期两日的分享与讨论，共商解决方案，共谋合作之道。
全国信安标委首次发布《人工智能安全标准化白皮书》 百度安全AI模型安全解决方案亮相
2019-11-04 13:52:463778人阅读
日前，全国信息安全标准化技术委员会（简称：全国信安标委），首次正式发布《人工智能安全标准化白皮书（2019版）》（以下简称：《白皮书》）。
聚焦HITB CyberWeek 2019 ：云端黑盒模型安全伪命题？攻击只需2步！
2019-11-04 13:39:143503人阅读
深度学习模型容易受到对抗样本（Adversarial Examples）的攻击，这在业内已不是新鲜事。“白盒攻击”中，攻击者往往提前知晓模型的架构和参数，既而针对性的生成“对抗样本”，诱导模型“指数为马”、无中生有，甚至做出攻击者预设的判别结果。
AI安全之对抗样本入门-基于PyTorch的FGSM攻击
2019-09-18 16:52:553967人阅读
对抗样本由Christian Szegedy等人提出，是指在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。
