時(shí)間：2023年3月18日 11:00-12:30
報(bào)告人：柴一棟 研究員 合肥工業(yè)大學(xué)
地點(diǎn)：主樓216會(huì)議室
報(bào)告人簡(jiǎn)介：
柴一棟，合肥工業(yè)大學(xué)研究員，博士生導(dǎo)師。博士畢業(yè)于清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院管理科學(xué)與工程系，本科畢業(yè)于偉德國際1946bv官網(wǎng)信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)，主要關(guān)注如何設(shè)計(jì)創(chuàng)新性的人工智能方法，更好地服務(wù)于個(gè)人、組織和社會(huì)的現(xiàn)代科學(xué)化管理，研究領(lǐng)域包括信息系統(tǒng)安全與網(wǎng)絡(luò)空間管理（醫(yī)聯(lián)網(wǎng)安全等）、智慧醫(yī)療管理、商務(wù)智能管理等。以第一作者或通訊作者發(fā)表研究成果于MISQ、ISR、JMIS、IEEE TDSC、IEEE TPAMI等國際管理學(xué)/計(jì)算機(jī)科學(xué)頂刊。榮獲國際信息系統(tǒng)權(quán)威會(huì)議WITS 2021 best paper award、清華大學(xué)優(yōu)秀博士論文等榮譽(yù)。
報(bào)告內(nèi)容簡(jiǎn)介：
隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能方法的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，智能方法的安全性日益引起人們的關(guān)注。對(duì)抗攻擊（Adversarial attack）通過對(duì)原始樣本進(jìn)行輕微擾動(dòng)生成對(duì)抗樣本（adversarial samples），實(shí)現(xiàn)對(duì)智能模型的欺騙，從而對(duì)智能模型的安全造成嚴(yán)重威脅。因此，如何評(píng)估智能模型抵御對(duì)抗攻擊的能力（對(duì)抗魯棒性）以及如何提升智能模型的對(duì)抗魯棒性成為重要的研究問題。講者將圍繞自己正在從事的研究工作，從如何評(píng)估以及如何提升智能模型的對(duì)抗魯棒性兩個(gè)方面分享自己的研究。
（承辦：管理工程系、管理科學(xué)與物流系、科研與學(xué)術(shù)交流中心）
