Science：中国新型禽流感病毒（H7N9）的忧虑和迷惑

网站优化这些误区一定要避免 百害而无一利

发布时间：2025-04-05 20:30:13编辑：麦穗两歧网浏览（96）

我们可以看到，大家关注的环节分别对应着模型部署、集成和模型推断。

据Questmobile统计的数据就显示，抖音主站的月活用户同比增速在今年3月份几乎触底。据悉苹果计划共发布四款iPhone 14机型，包括6.1英iPhone 14、6.7英iPhone 14Max、6.1英寸iPhone 14 Pro和6.7英iPhone 14 ProMax。



据悉此前Seven曾被降权，其手下的运营和本地生活业务都被分了出去。净利润下降主要系公司持股的三人行、寒武纪等金融资产因股价波动导致公允价值变动收益金额较上年同期减少2.73亿所致。Zoom第二财季调整后每股收益超出华尔街分析师预期，但营收不及预期，而且该公司对第三财季和2023财年全年营收和调整后每股收益的展望均未能达到预期，从而导致其盘后股价大幅下跌逾8%。三是要严格按照有关规定，依法合规开展经营，严把准入关，清退不合规车辆和人员。而除了现代汽车集团旗下的3家公司及LG新能源，总部位于首尔的韩国贸易保险公司，也将参与其中，为贷款提供信用担保。

因新冠疫情冲击导致票房收入降低，Cineworld负债超过 48 亿美元（约 328.32 亿元人民币）网版权文章，未经授权禁止转载除此之外，搜狗阅读也在近期被爆出已停止运营。

据此计算，搜狗主营的搜索业务占其总营收超过九成。遗憾的是，重新换了马甲的搜狗APP，并没有让搜狗搜索迎来新的生机。2021年9月，搜狗宣布完成私有化交易，完成退市。从产品形态上，小世界和微信视频号类似，是QQ新出的短视频功能。

腾讯各大事业群中，PCG为上半年裁员重灾区，整体裁员比例或超10%，下半年将在上半年的基础上继续裁员，其中PCG旗下多个细分业务部门裁员比例甚至会达到40%-50%，少数业务面临整体裁撤。据百度百科资料显示，涉及与搜狗合并的腾讯看点部门，做的是信息流内容服务，主要覆盖QQ看点、QQ浏览器看点、看点快报、微信看点小程序、看点视频、看点直播等产品，与搜狗本身的业务重合度较高。



如果说，搜狗号、搜狗借钱、搜狗阅读、搜狗地图的关停，是腾讯甩掉王小川时代的鸡肋业务，那么如今，随着搜狗搜索APP的正式下架，搜狗身上曾经有价值的业务，也开始被加速清洗。卖给腾讯不到一年时间，搜狗原有的大多业务，已经渐渐没了姓名。如今的Bingo App，已经悄然从各大应用商店下架，与搜狗搜索App一起彻底退出了历史的舞台。根据公告，搜狗宣布与腾讯完成合并，成为腾讯控股间接全资子公司。

黑猫投诉平台的用户截图显示，从2022年8月8日23时59分起，搜狗阅读停止运营。值得一提的是，早在今年1月，搜狗搜索就曾发布公告称由于业务调整，搜狗搜索App将升级为Bingo App，更名后保留搜狗搜索App原有的搜索引擎和小说服务，但去除了首页信息流。几乎在同一时间，搜狗内容开放平台搜狗号发布公告称，因公司业务调整平台于2021年9月22日17时停止运营和服务网版权文章，未经授权禁止转载

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网版权文章，未经授权禁止转载这个是我们要研究的问题，这个是我们2020年在USENIX发的文章。

成员推理攻击是一个二分类，一个sample只可以是member或非member，没有第三种可能性。用黄框标出来都是重构的，没有被标出来是原来的。唯一可能成功率不太高的就是自监督学习。Data Reconstruction(In Online Learning)第二部分是数据重构攻击，这里是指在线学习的数据重构攻击。我们加了一个新loss，这个loss叫Best match loss。我们做了8种不同的攻击，Attack7知道的信息是最多的，Attack0知道得最少。

其中，第二个分享是针对特殊的在线学习，第三个分享是针对于一种特殊的神经网络模型，叫图神经网络。这高斯噪音输入进去以后，Generator会把这个噪音转换成一张图片。

而数据的产生是一个动态过程，每时每刻每分每秒都有数据在产生。如果Target Model是一个猫、狗、熊猫的三分类，那么影子模型也是猫、狗、熊猫的三分类。

这种情况下，攻击者就省了很多的计算资源。我们解决这个问题的方案，就是我们在原有GAN的基础上提出了一个新的GAN，就相当于在上面加了一个新的Loss Function，然后我们就有能力去学出这个Target Model Update Set的分布。

但对抗样本攻击理论上可以找到信号来判断这个sample是不是member。也说明GNN也确实可以泄露这种边的信息。然后晚上这个Target Model的拥有者用一些新数据更新了Model。训练完以后，generator就是一个很好的生成假图片的工具。

我们之前讲的成员推理攻击，包括现在主流的大量的成员推理攻击，都有一个假设，即Target Model给你完整的postulate。蓝色的柱子是原来的攻击，多个Shadow Models，多个Attack Models。

对抗样本和成员推理攻击，是两个完全不同的技术。但这不是最核心、最要紧的假设，最要紧的假设还是Attacker在本地有一个和Target Model同分布的数据集。

本地生成自然语言处理器，只要把数据集换了，剩下的操作一点不变，这样我们的攻击可以在多种情况下成功。这种情况下，同一张图片在一个模型的两个不同版本会产生不同的output，这完全是因为更新数据造成的。

我们的核心思路和别的数据重构不太一样。Attack知道的信息越多越好。欢迎大家下载使用我们的工具，以后在做这方面研究时可以节省很多时间。因为成员推理攻击是现在机器学习隐私风险方面的主流攻击，甚至可能是最火的攻击或者是唯一攻击。

它除了把每个点的feature vector考虑到Model的训练过程中以外，还把点与点之间的联系也考虑进去。因为过拟合完全可以只通过从Target Model产生output的postulate来体现。

因为我知道图之间的关系,也知道每个点的feature，我只是不知道那两个点的label。更重要一点是我们GNN链路窃取攻击的表现，比传统的Link Prediction(纯通过图的结构来判断这两个点之间一条边)表现都要好，就证明GNN确实能记住图的边的信息。

所以这两个机器学习模型，本身是一个对抗的过程。Membership Inference我给大家讲数据成员推理攻击之前会给大家快速回顾一下机器学习的一个简单流程。