随着人工智能技术的快速发展，机器学习（Machine Learning，ML）在各个领域得到了广泛应用。然而，机器学习系统也面临着诸多安全挑战。本专题将探讨机器学习安全领域的研究进展和关键问题。
研究内容
机器学习模型攻击与防御
- 机器学习模型攻击手段：对抗样本攻击、模型窃取、模型篡改等。
- 机器学习模型防御技术：对抗样本检测、模型加密、联邦学习等。
机器学习数据安全
- 数据泄露风险：数据隐私泄露、数据篡改、数据注入等。
- 数据安全保护措施：数据加密、访问控制、数据脱敏等。
机器学习系统安全
- 系统漏洞：注入攻击、跨站脚本攻击、权限提升等。
- 系统安全防护：入侵检测、防火墙、安全审计等。
相关资源
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