「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認爲，單向地輸出知識並不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。
本期 AI Drive，我們邀請到清華大學博士生李一鳴，爲大家帶來後門攻擊簡介的專題直播。對本期主題感興趣的小夥伴，1 月 20 日（週三）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。
直播信息
後門攻擊是一種新興的針對深度學習模型的攻擊方式，攻擊者在模型的訓練過程中通過某種方式對模型植入一些後門。當後門未被激發時，被攻擊的模型具有和正常模型類似的表現；而當模型中埋藏的後門被攻擊者激活時，模型的輸出變爲攻擊者預先指定的標籤以達到惡意的目的。後門攻擊可以發生在訓練過程非完全受控的很多場景中，例如使用第三方數據集、使用第三方平臺進行訓練、直接調用第三方模型等，因此對模型的安全性造成了巨大威脅。
在本次分享中，我們將介紹後門攻擊的基礎知識和一些經典方法，並介紹我們在這個領域的一些探索。
本次分享的具體內容有：
後門攻擊的基礎知識
後門攻擊的三種經典範式
我們在後門攻擊的三個探
展望
嘉賓介紹
李一鳴 / 清華大學博士生
李一鳴，清華大學數據科學和信息技術專業三年級博士生。其研究興趣爲安全性機器學習，主要包括後門學習、對抗學習和數據隱私保護。
直播地址 & 交流羣
本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束後，嘉賓還將在直播交流羣內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公衆號後臺回覆「AI Drive」，即可獲取入羣通道。
B 站直播間：
https://live.bilibili.com/14884511
合作伙伴
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