Борьба с взломом нейросетей:
1. Аугментация данных: Путем изменения и дополнения исходных данных можно повысить устойчивость нейронной сети к взлому. Это может включать в себя добавление шума, изменение освещения или перспективы изображений тренировочного набора данных.
2. Адверсариальное обучение: При обучении моделей можно использовать специально созданные адверсариальные примеры, которые представляют собой небольшие изменения входных данных, вводящие в заблуждение нейронную сеть. Такая тренировка позволяет моделям стать более устойчивыми к атакам.
3. Детектирование атак: Методы обнаружения атак позволяют идентифицировать, что модель сталкивается с вводом, который был специально создан для взлома. Это может включать установление определенных шаблонов атак или использование сторонних модулей для отслеживания подозрительной активности в нейросети.
Борьба с ложной разметкой на дороге:
1. Улучшение алгоритма обнаружения разметки: Разработка и оптимизация алгоритмов для обнаружения и классификации дорожной разметки может помочь системам автопилота определить, является ли разметка истинной или ложной.
2. Использование дополнительных сенсоров: Многие автономные транспортные системы используют не только видеокамеры, но и другие датчики, такие как радары, лидары и ультразвуковые сенсоры. Комбинирование информации от разных датчиков может помочь уточнить разметку дороги и предотвратить неправильное реагирование на ложную разметку.
3. Улучшение системы локализации: Точная локализация автомобиля в сочетании с данными из других сенсоров может помочь подтвердить правильность разметки дороги и определить, когда возникла ложная разметка.
4. Обучение с подкреплением: Применение методов обучения с подкреплением позволяет модели собирать опыт и учитывать негативные последствия нарушения правил движения, вызванного ложной разметкой. Это может помочь алгоритмам научиться определять некорректную разметку и принимать соответствующие меры.