随着机器学习技术的广泛应用，其安全问题也日益凸显。本文将为您介绍机器学习安全的基本概念、常见威胁以及防护措施。
常见威胁
- 数据泄露：指敏感数据被未经授权的第三方获取。
- 模型篡改：指攻击者通过篡改模型参数，影响模型的输出结果。
- 对抗样本攻击：指攻击者通过生成对抗样本，使模型在特定场景下失效。
防护措施
- 数据安全：对敏感数据进行加密存储和传输，限制数据访问权限。
- 模型安全：使用安全的模型训练和部署方法，对模型进行定期的安全审计。
- 对抗样本防御：采用对抗训练、数据增强等方法提高模型的鲁棒性。
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