钱江晚报·小时新闻记者郑琳
发布人简介：韩蒙，年生，毕业于美国佐治亚理工学院及佐治亚州立大学，获计算机博士及MBA学位，IEEE资深会员，入选浙江省“海外高层次”人才计划。归国前获美国佐治亚州第二大公立高校肯尼索州立大学（原南方州立理工大学）计算机与软件工程学院终身教职，十余年来专注于从事数据驱动的智能、智能安全、数据安全及隐私保护有关领域的研究。截止年，已发表学术会议及期刊论文，图书章节等出版物60余篇，获得2个最有影响力期刊论文奖，3个国际会议最佳论文奖和２个国际会议最佳论文候选奖。
成果简介：本成果是机器学习可解释性领域里第一篇通过构建完整的理论保障，量化并减少特征归因算法随机性的工作。本成果构建了一套完整的鲁棒忠诚度指标体系，通过全面综合的实验，有效地验证了基于该指标体系的技术方案可以非常显著地提升可解释机器学习的稳定性和可靠性，并在此基础上可以全面地提升针对可解释性算法攻击的防御能力。
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