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我们能否抵御未知攻击？神经网络监测中的阈值选择实证研究
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了深度神经网络在动态环境中的应用，提出了一种通过线性搜索和样本交叉验证选择阈值的新方法，以提高未知类别的检测准确率。同时，研究强调了运行时监控技术的重要性，并提出了一种基于模型范围的监控方法，显示出更高的有效性。
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关键要点
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深度神经网络在动态环境中检测未知类别时面临挑战。
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提出了一种通过线性搜索和样本交叉验证选择阈值的新方法，以提高检测准确率。
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运行时监控技术对于确保神经网络的安全性和可靠性至关重要。
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基于模型范围的监控方法显示出比基于数据范围的监控方法更高的有效性。
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研究表明，删除错误训练数据样本可以改善监控的训练效果。
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提出的运行时监控方法能够有效检测数据损坏，并实现高精度和高召回率。
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基于阈值和不确定性的成本敏感对象检测框架提高了错误识别率。
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研究提出的安全性指标用于衡量机器学习在关键系统中的应用安全性。
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延伸问答
深度神经网络在动态环境中面临哪些挑战？
深度神经网络在动态环境中检测未知类别时遇到困难，尤其是在确保其功能不足不会造成危害时。
如何提高深度神经网络的检测准确率？
可以通过线性搜索和样本交叉验证选择阈值的新方法来提高检测准确率。
运行时监控技术的重要性是什么？
运行时监控技术对于确保神经网络的安全性和可靠性至关重要，能够检测关键事件和诊断问题。
基于模型范围的监控方法与基于数据范围的监控方法有什么区别？
基于模型范围的监控方法显示出比基于数据范围的监控方法更高的有效性。
如何改善监控的训练效果？
删除错误训练数据样本可以改善监控的训练效果。
研究中提出的安全性指标有哪些？
研究提出了三种基于安全性的指标，包括安全收益、剩余安全缺陷和对系统性能的负面影响。
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