L'arôme qui se modifie avec le temps

 Si vous envisagez de personnaliser les arômes dans la création de bougies, apprendre à faire des mélanges d'huiles de parfum qui sont spéciaux et différents est la voie à suivre. Créer un arôme unique pour vos bougies peut être amusant et vous pourrez essayer toutes sortes de parfums divers. Les parfumeurs professionnels vous diront que développer un mélange de parfums est un art, et ils ont raison. Il y a plusieurs préoccupations qui entrent en jeu dans le développement d'un nouveau parfum, mais ne laissez pas cela vous empêcher d'expérimenter. Les parfums sont vraiment une chose individuelle, si vous tombez sur quelque chose que vous aimez vraiment, la recherche scientifique juste derrière ça n'a pas d'importance! Néanmoins, vous trouverez 3 composants fondamentaux pour créer un parfum: Meilleures informations - Les principales informations sont l'éclairage, les arômes fantaisistes qui réussissent d'abord votre nez, mais qui s'évaporent rapidement. Le citron ou la lime, la menthe et la bergamote sont des types de notes de tête. Informations intermédiaires - Les notes moyennes ont un peu plus de poids et de force que les meilleures informations. La lavande, l'arbuste de thé vert et le genévrier sont considérés comme des notes médianes. Informations de base - Les remarques de base sont des parfums plus volumineux qui restent plus longtemps que les deux autres informations, fournissant la base de votre parfum. Le patchouli, la saveur de vanille et l'ambre sont des types de remarques de base. Pendant que vous réfléchissez à la façon de faire de l'huile essentielle parfumée qui est un mélange unique, pensez aux huiles de peau qui vont de pair avec chacune des 3 notes. Comment faire des mélanges d'huiles essentielles parfumées Un mélange d'huiles parfumées n'est qu'un mélange de diverses huiles aromatiques ou d'huiles essentielles pour la peau qui se combinent pour créer un nouveau parfum. Comme ces huiles naturelles peuvent être coûteuses à obtenir, vous voudrez n'en essayer qu'une goutte ou deux à un moment donné jusqu'à ce que vous trouviez une combinaison que vous préférez. Voici une méthode rentable pour fabriquer des combinaisons d'huiles essentielles parfumées. Vous voudrez des produits: Petite bouteille en verre coloré avec couvercle ou bouchon 100% coton-tige, 100% coton, ou serviettes en papier Parfum d'huiles naturelles ou importantes pour la peau avec des compte-gouttes Voici votre technique: Si vous utilisez des boules de coton ou des serviettes en papier, réduisez-les en petits carrés ou en parties juste assez grandes pour avoir une baisse des huiles parfumées. Pour les cotons-tiges naturels, coupez-les de 50%. Repérez une baisse particulière d'arôme ou d'huile essentielle parmi les articles 100% coton, documentez ou en tamponnez la moitié et placez-la dans la bouteille. Continuez à faire cela avec chaque huile essentielle parfumée que vous avez l'intention d'utiliser. Afin de rendre un parfum particulier plus puissant, utilisez 2 ou 3 morceaux séparés de coton ou d'essuie-tout avec une diminution des huiles identiques à chaque fois. Enregistrez immédiatement le nombre de chutes de chaque huile que vous avez placée dans le pot. Cela peut garantir que vous aurez la capacité de dupliquer le parfum ou de modifier les quantités si nécessaire. Laissez le pot rester, à découvert, pendant plusieurs heures, puis sentez le parfum mélangé. L'arôme changera à mesure qu'il vieillit, mais vous pouvez inclure beaucoup plus d'huile essentielle à ce stade si vous sentez que vos huiles naturelles plus légères sont maintenant maîtrisées. Couvrez le pot et laissez-le passer du temps à la chaleur de l'espace, à l'abri du soleil, création de parfum Paris quelques fois. Une fois que vous avez ensuite testé votre mélange de parfums, ce sera le résultat final. Pendant que vous bricolez diverses combinaisons de parfums et d'huiles naturelles essentielles, voici quelques idées à prendre en compte. Assurez-vous d'utiliser un compte-gouttes pour placer l'huile essentielle autour du coton ou du tissu en papier, au lieu d'essayer de remplir juste une diminution. Vous aurez du mal à essayer de reproduire les dimensions exactes ou autre. Utilisez un compte-gouttes propre pour chaque parfum. Histoire de chaque chose, des quantités de chaque huile essentielle à vos pensées dans le parfum. Si vous souhaitez modifier votre mix, cela vous aidera beaucoup d'avoir des remarques approfondies sur chaque mouvement dans le processus. Si vous essayez un certain nombre de mélanges différents en même temps, marquez évidemment chaque pot pour être sûr de quel type est lequel. Une fois que vous avez trouvé le mélange d'huiles de parfum parfait, sentez-vous un bon nom pour en faire votre propre parfum de marque. Si vous créez un arôme pour la création de chandeliers, assurez-vous constamment que chaque huile essentielle comporte un point d'éclair sans risque pour le type de bougies que vous fabriquez.

 

L'IA contre les logiciels malveillants

 EN SEPTEMBRE 2019, l'Institut national des normes et de la technologie a émis son tout premier avertissement pour une attaque contre un algorithme d'intelligence artificielle commerciale.

Les chercheurs en sécurité ont mis au point un moyen d'attaquer un produit Proofpoint qui utilise l'apprentissage automatique pour identifier les spams. Le système a produit des en-têtes de courrier électronique qui comprenaient un «score» de la probabilité qu'un message soit du spam. Mais l'analyse de ces scores, ainsi que du contenu des messages, a permis de créer un clone du modèle d'apprentissage automatique et de créer des messages de spam qui échappaient à la détection.

L'avis de vulnérabilité est peut-être le premier d'une longue série. L'IA étant plus largement utilisée, de nouvelles opportunités d'exploitation des points faibles de la technologie émergent également. Cela a donné naissance à des entreprises qui sondent les systèmes d'IA pour détecter des vulnérabilités, dans le but de détecter les entrées malveillantes avant qu'elles ne puissent faire des ravages.


Startup Robust Intelligence est l'une de ces entreprises. Over Zoom, Yaron Singer, son cofondateur et PDG, démontre une programme qui utilise l'IA pour déjouer l'IA qui lit les chèques, une première application pour l'apprentissage automatique moderne.

 Le programme de Singer ajuste automatiquement l’intensité de quelques pixels qui composent les chiffres et les lettres inscrits sur le chèque. Cela modifie ce que perçoit un algorithme de balayage de chèques commercial largement utilisé. Un escroc équipé d'un tel outil pourrait vider le compte bancaire d'une cible en modifiant un chèque légitime pour ajouter plusieurs zéros avant de le déposer.

 «Dans de nombreuses applications, de très, très petits changements peuvent conduire à des résultats radicalement différents», déclare Singer, professeur à Harvard qui dirige son entreprise pendant son congé sabbatique à San Francisco. «Mais le problème est plus profond; c'est juste la nature même de la façon dont nous effectuons l'apprentissage automatique. »

 La technologie de Robust Intelligence est utilisée par des entreprises telles que PayPal et NTT Data, ainsi qu'une grande société de covoiturage; Singer dit qu'il ne peut pas décrire comment exactement il est utilisé, de peur de dénoncer des adversaires potentiels.

 La société vend deux outils: un qui peut être utilisé pour sonder un algorithme d'IA pour les faiblesses et un autre qui intercepte automatiquement les entrées potentiellement problématiques - une sorte de pare-feu d'IA. L'outil de sondage peut exécuter un algorithme plusieurs fois, en examinant les entrées et les sorties et en cherchant des moyens de le tromper.

 Ces menaces ne sont pas seulement théoriques. Les chercheurs ont montré comment les algorithmes contradictoires peuvent tromper les systèmes d'IA du monde réel, y compris les systèmes de conduite autonomes, les programmes d'exploration de texte et le code de vision par ordinateur. Dans un cas souvent mentionné, un groupe d'étudiants du MIT a imprimé en 3D une tortue que le logiciel Google a reconnue comme une carabine, grâce à des marques subtiles sur sa surface.

 «Si vous développez actuellement des modèles d'apprentissage automatique, vous n'avez vraiment aucun moyen de faire une sorte de red teaming ou de tests d'intrusion, pour vos modèles d'apprentissage automatique », déclare Singer.

 Les recherches de Singer se concentrent sur la perturbation de l’entrée d’un système d’apprentissage automatique pour le faire mal se comporter et sur la conception de systèmes sûrs en premier lieu. Tromper les systèmes d'IA repose sur le fait qu'ils apprennent à partir d'exemples et captent des changements subtils d'une manière que les humains ne font pas. En essayant plusieurs entrées soigneusement choisies - par exemple, en montrant des visages modifiés à un système de reconnaissance faciale - et en voyant comment le système répond, un algorithme «contradictoire» peut déduire les ajustements à faire pour produire une erreur ou un résultat particulier.

 En plus du système de tromperie des chèques, Singer démontre un moyen de déjouer un système de détection de fraude en ligne dans le cadre de la recherche de faiblesses. Ce système de fraude recherche des signes indiquant qu'une personne effectuant une transaction est en fait un bot, en fonction d'un large éventail de caractéristiques, notamment le navigateur, le système d'exploitation, l'adresse IP et l'heure.

 Singer montre également comment la technologie de son entreprise peut tromper le commercial systèmes de reconnaissance d'image et de reconnaissance faciale avec des ajustements subtils à une photo. Le système de reconnaissance faciale conclut qu'une photo subtilement trafiquée de Benjamin Netanyahu montre en fait le basketteur Julius Barnes. Singer donne le même argument aux clients potentiels qui s'inquiètent de la façon dont leurs nouveaux systèmes d'IA pourraient être subvertis et de ce que cela pourrait faire pour leur réputation.

 Certaines grandes entreprises qui utilisent l'IA commencent à développer leurs propres défenses contre l'IA. Facebook, par exemple, a une "équipe rouge" qui tente de pirater ses systèmes d'IA pour identifier les points faibles.