什么是对抗机器学习的主要问题?
敌意机器学习是通过向机器学习模型提供故意编制的欺骗性输入来操纵或误导机器学习模型的一种技术.这种类型的攻击的主要问题是它可以显著降低模型性能,导致错误输出,并危及系统的安全性和可靠性.例如,攻击者可以使用敌意机器学习来逃避安全系统的检测,操纵推引擎或危及面部识别系统的准确性.随着机器学习模型变得普遍,在关键决策过程中越来越多地使用,这是一个越来越关注的问题.尽管研究人员努力了解和开发对敌意攻击的防御,但这个问题仍然复杂,仍然是一个活跃的研究领域.