SPoJamiesonO’ReillyooHaralTsitsivas）：SP當攻擊者故意更改輸入數據以誤導模型時，就當攻擊者操縱訓練數據導致模型以不良方式運當攻擊者對模型進行逆向工程以從中提取信息當攻擊者操縱模型的訓練數據以使其行為暴露當攻擊者獲得對模型參數的訪問權時，就會發當攻擊者修改或替換系統使用的機器學習庫或當攻擊者在一個任務上訓練模型，然后在另一個任務中對其進行微調，導致結果未按照預期當攻擊者操縱訓練數據的分布，導致模型以不對使用該模型的系統造成損害，從而修改或操當攻擊者操縱模型的參數使其以不良的方式運SP威脅代理：具有深度學習和深度學習模型準確分類圖像圖像分類錯誤，導致安全攻擊向量：故意制作與合法訓練深度學習模型將圖像分類為不同的類別，例如狗和貓。攻擊者創建了一個與貓的合法圖像非常相似的對抗圖像。該對抗圖像帶有一些精心設計的小擾動，導致模型將其錯誤分類為狗。訓練一個深度學習模型來進行網絡入侵檢測。攻擊者通過精心制作數據包來創建對抗性網絡目標IP地址或負載，從而使入侵檢測系統無法檢測到它們。例如，攻擊者可能會將其源IP地址隱藏在代理服務器后面或加密其網絡流量的有效負載。這種類型的攻擊可能會導致數據被盜、系防御對抗性攻擊的一種方法是在對抗性示例上訓練模型。這可以幫助模型對攻擊另一種方法是使用旨在抵御對抗性攻擊的模型，例如對抗性訓練或包含防御機制輸入驗證是另一個重要的防御機制，可用于檢測和防止對抗性攻擊。這涉及檢查SP威脅代理人：有權訪問用于缺乏數據驗證和對培訓數據該模型將基于中毒數據做出錯誤的預測，從而導致錯誤的決策和潛在的嚴重攻擊向量：攻擊者將惡意數攻擊者給一款用于將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件的深度學習模型的訓練數據投毒，該模型用于。攻擊者通過侵入網絡或利用數據存儲軟件中的漏洞或其他破壞數據存儲系統的方式，將惡意標記的垃圾郵件注入訓練數據集來執行此攻擊。攻擊者還可以操縱數據標記過程，學習模型的訓練數據投毒。他們引入了大量網絡流量示例，這些示例被錯誤地標記為不同類型的流量，導致訓練模型將此流量分類為錯誤類別。因此當部署模型時，模型可能會進行錯誤的流量確保訓練數據在用于訓練模型之前得到徹底驗證和確認。這可以通過實施數據驗SP使用訓練期間未使用過的單獨驗證集來驗證模型。這有助于檢測可能影響訓練數使用訓練數據的不同子集訓練多個模型，并使用這些模型的集成來進行預測。因為攻擊者需要破壞多個模型才能實現影響預測，這給攻擊者加大了難度，從而減使用異常檢測技術來檢測訓練數據中的任何異常行為，例如數據分布或數據標簽SP威脅代理：可以訪問模型和模型的輸出可用于推斷有關有關輸入數據的機密信息攻擊向量：向模型提交圖像攻擊者訓練一款深度學習模型來執行人臉識別。然后，他們使用該模型對公司使用的不同人臉識別模型進行模型反轉攻擊。攻擊者將某個人的圖像輸入到模型中，并從模型的預測中恢復這在線廣告平臺使用機器人檢測模型來阻止機器人執行這些操作。為了繞過這類模型，廣告商訓練針對機器人檢測的深度學習模型，并使用該模型來反轉在線廣告平臺使用的機器人檢測模型的預測。廣告商將他們的機器人輸入到模型中，使機器人以人類用戶的身份出現，從而能夠繞過機器此攻擊方式為：廣告商首先訓練他們自己的機器人檢測模型A，然后使用A來逆轉在線廣告平臺使用的機器人檢測模式B的預測，從而廣告商可以使他們的機器人看起來像人類用戶，成功SP限制對模型或其預測的訪問可以防止攻擊者獲得反轉模型所需的信息。這可以通驗證模型的輸入可以防止攻擊者提供可用于反轉模型的惡意數據。這可以通過在使模型及其預測透明有助于檢測和防止模型反轉攻擊。這可以通過記錄所有輸入監測模型對異常的預測有助于檢測和防止模型反轉攻擊。這可以通過跟蹤輸入和輸出的分布、將模型的預測與實際真實數據進行比較或隨時間的變化監測模型的定期對模型進行再訓練可以有助于防止對“過時”模型的反轉攻擊，從而避免信SP有權訪問數據和模型的黑客失去敏感數據的機密性和有惡意或被賄賂干擾數據的允許未經授權訪問數據的不并使用它來查詢特定個人的記錄是否包含在訓練數據中來做到這一點。然后，攻擊者可以使用這攻擊者通過在從金融組織獲得的財務記錄數據集上訓練機器學習模型來執行此攻擊。然后，在隨機或混合數據上訓練機器學習模型會使攻擊者更難確定訓練數據集通過添加隨機干擾或使用差分隱私技術來混淆模型的預測，可以使攻擊L1或L2等正則化技術有助于防止模型與訓練數據的過擬合，這會降低SP減少訓練數據集的大小或刪除冗余或高度相關的特征有助于減少攻擊者定期測試和監控模型的異常行為，可以通過檢測攻擊者何時試圖訪問敏SP威脅代理/攻擊向量：這是指執行攻擊的實體，在這種情況下，它是指想要竊取機模型的不安全部署：模型的不安全部署使攻擊者更容易訪問和竊模型竊取可能既影響用于同時也會影響開發模型的原公司開發了一款有競爭優勢的機器學習模型，競爭對手雇傭惡意攻擊者為其工作。攻擊者攻擊者通過反匯編二進制代碼或訪問模型的訓練數據和算法，對原公司的機器學習模型進行逆向工程來執行此攻擊。一旦攻擊者對模型進行了逆向工程，攻擊者就可以使用此信息重新創建對模型的代碼、訓練數據和其他敏感信息進行加密，可以防止攻擊者訪實施嚴格的訪問控制措施，例如雙因素身份驗證，可以防止未經授權的SP在模型的代碼和訓練數據中添加水印可以追蹤盜竊的來源并追究攻擊者為模型提供法律保護，例如專利或商業秘密，可以使攻擊者更難竊取模定期監控和審計模型的使用可以通過檢測攻擊者何時試圖訪問或竊取模SP惡意攻擊者修改機器學習項對機器學習項目的損害和惡意攻擊者想要破壞大型組織正在開發的機器學習項目。攻擊者知道該項目依賴于幾個開源因為受害者可能沒有意識到自己使用的軟件包已經損壞，所以在很長一段時間內忽視該類型在安裝任何組件包之前，驗證組件包的數字簽名以確保該安裝組件包沒使用安全的組件包存儲庫，例如Anaconda，該存儲庫執行嚴格的安全使用虛擬環境將組件包和庫與系統的其余部分隔離開來。這樣可以更容SP定期對項目中使用的所有組件包和庫執行代碼審查，以檢測任何惡意代教育開發人員了解與損壞的組件包攻擊相關的風險以及在安裝前驗證組SP具有機器學習知識和擁有訪問訓練數據集或預訓練模型缺乏對訓練數據集和預訓練模型機器學習模型錯誤或產生訓練數據集中敏感信息泄缺乏對預訓練模型和訓練數據集攻擊者在包含被操縱的人臉圖像的惡意數據集上訓練機器學習模型，并想用此攻擊一家安全然后，攻擊者將模型知識遷移到目標人臉識別系統。目標系統開始使用攻擊者操縱的模型進定期監控和升級訓練數據集有助于防止惡意知識從攻擊者的模型轉移到使用安全可信的訓練數據集有助于防止惡意知識從攻擊者的模型轉移到SP將訓練環境和部署環境分開可以防止攻擊者將知識從訓練環境轉移到部使用差分隱私有助于保護訓練數據集中的個人隱私數據，并防止惡意知定期安全審計可以通過識別消除系統中的漏洞來幫助識別和防止遷移學SP模型偏斜攻擊中的攻擊者可能是惡意個人，也可能是在操縱模型結果方面第三方既模型無法準確反映訓練數據的分布。這可能是由于數據偏差、不正確地數據采樣或攻擊者操縱數可能導致基于模型輸出做出錯誤的決策。如果該模型用于醫學診斷或刑事司法等關鍵應用，這可能會一家金融機構正在使用機器學習模型來預測貸款申請人的信用度，該模型的預測被集成到貸款審批流程中。攻擊者希望增加獲得貸款批準的機會，因此他們操縱MLOps（Machine請人過去曾被批準發放過貸款，且該反饋用于更新訓練模型數據。因此，該模型的預測偏向于攻這種類型的攻擊可能會損害模型的準確性和公平性，導致預料之外的后果，并對金融機構及確保只有授權人員才能訪問MLOps系統及其反饋回路，并記錄和審計使用數字簽名和校驗和等技術來驗證系統接收到的反饋數據是否真實，在使用反饋數據更新訓練數據之前，先對其進行清理和驗證，以最大限SP使用統計和基于機器學習的方法等技術來檢測和警告反饋數據中的異持續監控模型性能，并將其預測與實際結果進行比較，以檢測任何偏差使用更新和驗證的訓練數據定期對模型進行再訓練，以確保其持續反映SP可以訪問模型輸入和輸出的由于缺乏適當的鑒權及身份驗證校驗授權的措施，所以不能確保此風險可導致用戶對模型如果模型的預測結果被用可能導致經濟損失或名譽因對模型的輸入輸出缺乏充分的驗證及鑒權，不能防止輸入輸出有權獲取輸入和輸出并可能篡改輸入和輸出以實現特定如果模型在關鍵/重要的應用場景中使用，如金融詐騙的檢測或網絡安全場缺少對模型輸入輸出的監控及相關日志的記錄，導致無法檢測出在模型與輸出結果的接口之間應該使用安全的協議進行通信的保護SP在提供結果反饋的位置應該進行輸入參數的檢測以檢查未預期或被操縱將所有輸入輸出的交互及響應結果進行日志記錄及使用防篡改技術保護定期監視和審計結果以及模型和接口之間的交互行為可以幫助檢測任何SP擁有知識和資源且帶有惡意的個人或組織操縱深度學習對模型的代碼和參數缺少訪問控模型的預測可以被人為操可以提取模型中的機密信具有惡意行為的人員在組織基于模型預測結果的決策組織的聲譽和信譽會受到有這樣一個場景:銀行正使用機器學習模型來識別支票上的手寫文字以實現自動結算。該模型在一個手寫文字的大型數據集上進行了訓練，它被設計成基于特定參數(如大小、形狀、斜度攻擊者利用神經網絡重編程攻擊可以通過改變模型訓練數據集里的圖像或直接修改模型中的參數來操縱模型的參數。此類攻擊可能導致模型被重新編程以識別不同的字符。例如，攻擊者可攻擊者可以利用此漏洞將偽造的支票引入結算過程中，由于參數被惡意操縱，模型將偽造的SP加密技術可用于保護模型的參數和權重，防止未經授權的訪問或操縱這SP說明0101在考慮成功攻擊的影響時，重要的是要意識到存在兩種影響。首先是在考慮成功攻擊的影響時，重要的是要意識到存在兩種影響。首先是“技術影響”，對應用程序、應