视觉变压器（VIT）最近在各种视觉任务上表现出了典范的性能，并被用作CNN的替代方案。它们的设计基于一种自我发挥的机制，该机制将图像作为一系列斑块进行处理，与CNN相比，这是完全不同的。因此，研究VIT是否容易受到后门攻击的影响很有趣。当攻击者出于恶意目的，攻击者毒害培训数据的一小部分时，就会发生后门攻击。模型性能在干净的测试图像上很好，但是攻击者可以通过在测试时间显示触发器来操纵模型的决策。据我们所知，我们是第一个证明VIT容易受到后门攻击的人。我们还发现VIT和CNNS之间存在着有趣的差异 - 解释算法有效地突出了VIT的测试图像的触发因素，但没有针对CNN。基于此观察结果，我们提出了一个测试时间图像阻止VIT的防御，这将攻击成功率降低了很大。代码可在此处找到：https：//github.com/ucdvision/backdoor_transformer.git

我们对自我监督，监督或半监督设置的代表学习感兴趣。在应用自我监督学习的平均移位思想的事先工作，通过拉动查询图像来概括拜尔的想法，不仅更接近其其他增强，而且还可以到其他增强的最近邻居（NNS）。我们认为，学习可以从选择远处与查询相关的邻居选择遥远的邻居。因此，我们建议通过约束最近邻居的搜索空间来概括MSF算法。我们显示我们的方法在SSL设置中优于MSF，当约束使用不同的图像时，并且当约束确保NNS具有与查询相同的伪标签时，在半监控设置中优于培训资源的半监控设置中的爪子。

With the success of deep learning algorithms in various domains, studying adversarial attacks to secure deep models in real world applications has become an important research topic. Backdoor attacks are a form of adversarial attacks on deep networks where the attacker provides poisoned data to the victim to train the model with, and then activates the attack by showing a specific small trigger pattern at the test time. Most state-of-the-art backdoor attacks either provide mislabeled poisoning data that is possible to identify by visual inspection, reveal the trigger in the poisoned data, or use noise to hide the trigger. We propose a novel form of backdoor attack where poisoned data look natural with correct labels and also more importantly, the attacker hides the trigger in the poisoned data and keeps the trigger secret until the test time.We perform an extensive study on various image classification settings and show that our attack can fool the model by pasting the trigger at random locations on unseen images although the model performs well on clean data. We also show that our proposed attack cannot be easily defended using a state-of-the-art defense algorithm for backdoor attacks.

然而，由于各种交通/道路结构方案以及人类驾驶员行为的长时间分布，自动驾驶的感应，感知和本地化取得了重大进展，因此，对于智能车辆来说，这仍然是一个持开放态度的挑战始终知道如何在有可用的传感 /感知 /本地化信息的道路上做出和执行最佳决定。在本章中，我们讨论了人工智能，更具体地说，强化学习如何利用运营知识和安全反射来做出战略性和战术决策。我们讨论了一些与强化学习解决方案的鲁棒性及其对自动驾驶驾驶策略的实践设计有关的具有挑战性的问题。我们专注于在高速公路上自动驾驶以及增强学习，车辆运动控制和控制屏障功能的整合，从而实现了可靠的AI驾驶策略，可以安全地学习和适应。