随着机器学习技术的飞速发展，其在各个领域的应用日益广泛。然而，机器学习系统的安全性问题也日益凸显。本指南旨在帮助您了解机器学习安全的基本概念、常见威胁以及防御策略。
常见威胁
- 数据泄露：未经授权的访问或泄露敏感数据。
- 模型篡改：攻击者通过篡改模型输入或输出，影响模型决策。
- 对抗样本攻击：攻击者生成针对模型的对抗样本，使模型产生错误决策。
防御策略
- 数据安全：确保数据存储和传输的安全性，采用加密技术保护敏感数据。
- 模型保护：对模型进行加密，防止模型被篡改。
- 对抗样本防御：采用鲁棒性强的模型，或对模型进行对抗训练。
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