사이버 공격을 격퇴하기 위해 "면역 시스템"에 의해 보호되는 신경망

RAILS는 문자 인식을 위한 새로운 알고리즘입니다. 엔지니어들은 면역성을 통해 이를 만들도록 영감을 받았습니다. 저자

개발에 따르면 이는 컨볼루션 신경망보다 더 안정적입니다.

"RAILS는 다음과 같은 최초의 접근 방식을 나타냅니다.적응 면역 체계를 모델로 한 적대적 학습. 이는 선천적 면역과는 다르게 작용합니다.”라고 John H. Holland 대학교 명예 교수이자 저널 에 게재된 연구의 리더 중 한 명인 Alfred Hero는 설명합니다.IEEE.

선천적인 면역 체계를 유지하면서병원체에 대한 전반적인 공격을 담당하는 포유류 면역은 특정 바이러스를 방어하도록 설계된 새로운 세포를 생성합니다. 이미 뇌의 정보 처리 시스템에서 영감을 받은 심층 신경망이 이 생물학적 과정을 이용할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.

RAILS 알고리즘은 자연면역 체계 보호를 통해 위험을 식별하고 궁극적으로 의심스러운 신경망 입력을 처리합니다. 개발을 시작하기 위해 생물학 팀은 쥐의 적응 면역 체계가 항원에 어떻게 반응하는지 연구했습니다. 실험은 B 세포에서 형광 마커를 발현하는 유전자 변형 마우스의 조직을 사용했습니다.

RAILS 알고리즘은 효율적일 뿐만 아니라그리고 적대적 공격에 맞서 싸우는 데 사용되는 가장 일반적인 두 가지 기계 학습 프로세스인 Robust Deep k-Nearest Neighbor와 Convolutional Neural Networks를 능가했습니다.

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