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如今，它最常見的一個用例是對象識別。雖然欺騙攻擊現在還很少見，但卻可以干擾機器學習算法。在自動駕駛汽車的情況下，對現實世界物體的細微改變可能會帶來災難性的后果。就在幾周前，McAfee的研究人員在限速標志上加了一根兩英寸長的膠帶后騙過了一輛特斯拉，最后使汽車以超出預期速度--50mph的速度加速。這項研究是操縱設備的機器學習算法的首批例子之一。這也是DARPA希望發揮作用的地方。該研究機構今年早些時候表示，他們正在開發一個名為GARD的程序，即確保人工智能對欺騙的魯棒性。現有針對機器學習攻擊的緩解措施通常是基于規則和預先定義的，但DARPA希望它能將GARD開發成一個擁有更廣泛防御以應對多種不同類型攻擊的系統。英特爾實驗室首席工程師、英特爾GARD團隊負責人JasonMartin表示，該芯片制造商將跟佐治亞理工學院合作，從而加強目標檢測、提高人工智能和機器學習應對對抗性攻擊的能力。英特爾表示，在該計劃的第一階段，他們的工作重點是加強其目標檢測技術使用空間、時間和語義一致性的靜態圖像和視頻。DARPA則稱，GARD將可以在許多環境中使用，比如說生物學。DARPA信息創新辦公室項目經理HavaSiegelmann博士指出：我們必須確保機器學習是安全的，不會被欺騙。

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