Cпівробітники кафедри приладобудування, мехатроніки та комп’ютеризованих технологій доктор технічних наук, доцент Руслана ТРЕМБОВЕЦЬКА та кандидат технічних наук, доцент Володимир ТИЧКОВ 6 травня 2024 року прослухали лекцію АДАМСА ВАЙ-КІН КОНГА доцента, директора магістерської програми зі штучного інтелекту з Наньянського технологічного університету, Сінгапур на тему «RISK AND SAFETY CONCERNS IN DEEP NETWORKS (РИЗИКИ ТА ПРОБЛЕМИ БЕЗПЕКИ В ГЛИБИННИХ МЕРЕЖАХ)” та отримали відповідні сертифікати учасників.
Доктор Адамс Вай-Кін Конг отримав ступінь доктора філософії. диплом Університету Ватерлоо, Канада. Зараз він є доцентом у Наньянському технологічному університеті, Сінгапур, і директором програми магістра наук зі штучного інтелекту. Його дослідницькі роботи були опубліковані на основних конференціях і журналах з питань ШІ. Одну з його статей було обрано як важливу статтю IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, а іншу було обрано як почесну згадку від Pattern Recognition. Він входить до списку 2% найкращих вчених Стенфордського університету. Його аспіранти отримали нагороди за найкращу студентську роботу на П’ятій міжнародній конференції IEEE з біометрії: теорія, застосування та системи (BTAS), 2012 р. та Міжнародній конференції IEEE з біоінформатики та біоінженерії, 2013 р. У 2016 р. д-р. Конг отримав нагороду за найкращого рецензента від BTAS. Влітку 2008 року виступав свідком-експертом у Міністерстві юстиції США у справі про сексуальне насильство над дітьми Сполучені Штати проти Майкла Пепе. Доктор Конг також працює консультантом з інших судових справ у Сінгапурі та заступником редактора IEEE Transactions on Information Forensics and Security. У 2022 році д-р Конг був номінований на нагороду магістра бізнес-аналітики «Викладач року» та отримав нагороду факультету від своєї школи. Його останні дослідницькі інтереси включають розпізнавання образів, глибоке навчання та їх застосування в системах живлення, охороні здоров’я та біометрії.
Лекція присвячена ризикам та проблемам безпеки в глибинних мережах. В останні роки глибокі мережі продемонстрували свої потужні можливості, часто перевершуючи експертів-людей, таких як AlphaGO. Багато з них було розгорнуто в реальних програмах, створюючи велику цінність для бізнесу. Через їхній великий вплив на людей і наше суспільство багато хто стурбований потенційними ризиками. У цій доповіді доповідач спочатку надасть деяку довідкову інформацію про змагальні атаки, включаючи атаки чорного ящика та білого ящика та методи атрибуції, включаючи інтегровані градієнти. Потім він обговорить, як використовувати методи атрибуції, зокрема інтегровані градієнти, які спочатку були розроблені для пояснення глибинних методів, для вивчення ризиків перенесених атак. Подібно до глибокого мережевого виводу, атрибуціями можна маніпулювати за допомогою агресивних атак. У другій половині цього виступу доповідач обговорить, як захистити атрибуцію від агресивних атак
