近日，我校自动化与电气工程学院科研团队在人工智能与深度学习安全领域取得突破，研究成果“Optimizing Latent Variables in Integrating Transfer and Query Based Attack Framework”在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（TPAMI）刊登，论文第一作者为我校自动化与电气工程学院青年教师李超博士。
该研究深入剖析了深度学习模型面临的安全性问题，聚焦黑盒攻击场景，提出了一种联合迁移攻击和查询攻击的集成攻击框架，解决了对抗样本迁移性差、黑盒查询率较高等难题。该成果有望为人工智能系统的安全性评估提供新的方法和工具，降低恶意攻击对人工智能系统的影响。同时，为自动驾驶、医疗图像等领域构建更加稳健和安全的人工智能应用提供了坚实基础。
据悉，TPAMI作为人工智能领域最具影响力的学术期刊之一，在全球范围内享有盛誉，其2024年影响因子为20.8，收录的研究成果通常代表了该领域的最高水平。（通讯员 张电波 李闪）
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