サイバー攻撃を撃退するための「免疫システム」によって保護されたニューラルネットワーク

RAILS は、文字認識のための新しいアルゴリズムです。エンジニアは免疫に触発されてそれを作成しました。著者

開発者らは、畳み込みニューラル ネットワークよりも信頼性が高いと指摘しています。

「RAILS は、適応免疫システムをモデルとした敵対的学習。自然免疫とは作用が異なります」と、ジョン H オランダ大学名誉教授であり、雑誌に掲載された研究のリーダーの 1 人であるアルフレッド ヒーローは説明します。IEEE。

自然免疫システムが病原体への全体的な攻撃に責任があり、哺乳類の免疫は特定のウイルスから防御するように設計された新しい細胞を生成します。すでに脳の情報処理システムに触発されたディープニューラルネットワークは、この生物学的プロセスを利用できることがわかりました。

RAILSアルゴリズムは、自然をシミュレートすることによって機能します危険を特定し、最終的に疑わしいニューラルネットワーク入力を処理するための免疫システム保護。その開発を開始するために、生物学者のチームは、マウスの適応免疫システムが抗原にどのように反応するかを研究しました。実験では、B細胞に蛍光マーカーを発現する遺伝子改変マウスの組織を使用しました。

RAILSアルゴリズムは、効率的であるだけでなく、敵対的攻撃と戦うために使用される2つの最も一般的な機械学習プロセスであるRobustDeepk-NearestNeighborとConvolutionalNeuralNetworksを上回りました。

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