Az "immunrendszer" által védett neurális hálózatok a kibertámadások visszaszorítására

A RAILS egy új algoritmus a karakterfelismeréshez. A mérnököket az immunitás ihlette megalkotásához. Szerzői

A fejlesztések megjegyzik, hogy megbízhatóbb, mint a konvolúciós neurális hálózatok.

"A RAILS a legelső megközelítést képviseliellenséges tanulás, amelyet az adaptív immunrendszer mintájára alakítottak ki. Másképp működik, mint a veleszületett immunitás” – magyarázza Alfred Hero, a John H. Holland Egyetem emeritus professzora, a folyóiratban megjelent tanulmány egyik vezetője IEEE.

Míg a veleszületett immunrendszerfelelős a kórokozók elleni általános támadásért, az emlősök immunitása új sejteket hoz létre, amelyek célja, hogy védekezzenek bizonyos vírusok ellen. Kiderült, hogy a mély neurális hálózatok, amelyeket már az agy információfeldolgozó rendszere inspirált, ki tudják használni ezt a biológiai folyamatot.

A RAILS algoritmus a természetes szimulálásával működikimmunrendszer védelme a veszély azonosítása és végső soron a gyanús neurális hálózati bemenetek elhárítása érdekében. A fejlesztés megkezdéséhez egy biológuscsoport megvizsgálta, hogyan reagál az egerek adaptív immunrendszere az antigénre. A kísérletben genetikailag módosított egerek szöveteit használtuk, amelyek B-sejteken fluoreszcens markereket fejeznek ki.

A RAILS algoritmus nemcsak hatékonynak bizonyult, hanemés felülmúlta az ellenséges támadások leküzdésére használt két leggyakoribb gépi tanulási folyamatot: a Robust Deep k-Nearest Neighbor és a Convolutional Neural Networks.

Olvass tovább

"James Webb" a történelem legtisztább fotóját készítette egy sztárról

A moszkvai radiológusok mesterséges intelligenciával kapcsolatos fejlesztései a szövetségi szabványok alapjává váltak

A kvantumtöltés lehetővé teszi az elektromos járművek rekordnagyságú gyorstöltését