0.7 常见的攻击类型

现在我们将探索对抗机器学习中的一个重要话题：常见的攻击类型。 [图片] 在对抗机器学习中，了解不同类型的攻击对于构建鲁棒的模型至关重要。这些攻击展示了机器学习模型在面对恶意输入时的潜在脆弱性。 [图片] 常见攻击方法快速梯度符号方法（FGSM）: 通过利用模型的梯度来产生小的扰动，使得模型输出错误的预测。Jacobian基向量攻击（JSMA）: 通过修改输入数据中的少量特征，以最大化分类器的输出错误。深度欺骗（DeepFool）: 一种迭代方法，它逐步修改输入，直到模型做出错误的分类。[图片] 攻...【查看原文】