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介绍

BrainSmasher 是一个旨在帮助渗透测试人员、研究人员、学生、人工智能网络安全工程师练习和学习所有利用商业人工智能应用程序的技术的平台,通过在特别设计的实验室中工作,这些实验室复现了多种系统,如面部识别、语音识别、集成图像分类、自动驾驶、恶意软件逃避、聊天机器人、数据投毒等...

每个月都会发布一个关于商业人工智能应用程序中发现的各种主题的实验室,具有三种不同难度(命名为挑战),以便指导用户理解其背后的所有机制并练习不同利用方式。

由于人工智能应用程序相对较新,实验室的更高难度挑战可能没有一些公开已知的利用方式,所以找到正确的解决方案取决于您。也许有些挑战可能需要将标准网络安全技术与机器学习对抗性攻击相结合 ;)

该平台目前处于测试版,在不久的将来还将推出付费比赛、工作机会发布、排名系统、关于多个人工智能利用主题的教程,以及通过提出个人实验室或不同的挑战,为已有的人工智能实验室应用程序,供社区使用,并且还可以提出修改已有挑战,以增强其对各种攻击的鲁棒性,从而赚取金钱。

所有人工智能利用技术和材料将在这里发布在hacktricks的专门部分。

虽然我们目前处于测试版并且正在完成所有上述功能的实现,订阅和所有已发布的实验室及其相关的挑战都是免费的
所以趁你还可以免费学习如何利用人工智能,就在 BrA.I.Smasher网站
享受吧 ;)

非常感谢Hacktricks和Carlos Polop给我们这个机会

Walter Miele 来自 BrA.I.nsmasher

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为了在 BrA.I.Smasher 注册,您需要解决一个简单的挑战(这里)。
只需想想您如何在不混淆另一个的同时混淆一个神经网络,知道一个更好地检测熊猫,而另一个则较差...

{% hint style="info" %} 然而,如果您在某个时刻不知道如何解决挑战,或者即使您解决了它,也请查看官方解决方案在 google colab。 {% endhint %}

我必须告诉您,有更简单的方法通过挑战,但这个解决方案了不起的,因为您将学习如何通过执行对抗性图像进行快速梯度符号方法FGSM攻击来通过挑战。

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