基于深度神经网络的图像理解安全研究现状

近年来,随着深度神经网络DNN的应用在计算机图形学领域中达到了较高的识别性能,对于人工智能识别与人眼识别之间的差别逐渐成为议题,同时也引出了包括基于DNN的图像理解的反知觉性所造成的安全隐患等问题。这个问题的根本原因在于深度神经网络的表达性。该文从图像理解原理以及可能导致的安全漏洞开始,分析了这些漏洞可能导致的问题以及一些防范方案,也提出了对未来图像理解安全问题的前景展望。