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乔治·梅森大学团队提出 DivNet:用海量模型变体抵御语音助手大规模音频攻击
One AI model, trillions of variants: Breaking mass attacks on voice assistants
AI 导读
乔治·梅森大学团队提出 DivNet,通过为同一 AI 模型生成大量权重略有差异的变体,降低语音助手遭恶意音频攻击的成功率。测试显示,该方法显著减少攻击成功,正常识别准确率仅轻微下降,且不增加处理时间;初始分析后,生成新变体仅需毫秒级。团队正申请专利并推进商业化。
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