欢迎来到机器学习安全实验室的介绍页面！本实验室专注于研究机器学习系统的安全性和可靠性，旨在提高人工智能系统的安全防护能力。

研究方向

  • 机器学习对抗攻击与防御
  • 机器学习隐私保护
  • 机器学习鲁棒性研究
  • 机器学习安全标准与规范

实验室成果

  • 开发了多种对抗攻击和防御算法，提高了机器学习系统的安全性。
  • 提出了基于差分隐私的机器学习模型，保护了用户隐私。
  • 构建了鲁棒性强的机器学习模型，增强了系统在面对攻击时的抵抗力。
  • 参与制定了多项机器学习安全标准与规范。

学术交流

实验室积极开展学术交流与合作，与国内外知名高校和科研机构保持紧密联系。我们欢迎国内外学者前来访问和交流。

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