Исследование выявило уязвимость ИИ в системах дистанционного зондирования

Исследователи провели обзор существующих работ и разработали методику для оценки надежности различных моделей DL. В ходе экспериментов они выявили уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками. Например, атаки с использованием шумов, таких как «соль-перец» и погодные условия, а также цифровые атаки, такие как метод градиентного спуска, показали, что модели могут легко ошибаться.

По словам ведущего автора исследования, профессора Шаохуи Мэя, важно, чтобы разработчики и пользователи технологий осознавали эти уязвимости и работали над повышением надежности моделей. Команда планирует дальнейшее улучшение своих методов оценки и тестирования для повышения безопасности DL-моделей в критически важных приложениях.