标签翻转： 标签翻转涉及交换预期结果。当攻击者向模型的训练数据集中添加不充分的数据，导致模型学习不适当的信息时，就会发生中毒攻击。中毒攻击最预期的结果是模型的边界限制以某种方式发生变化。 机器学习模型的威胁： 对抗性示例/逃避攻击： 机器学习系统面临的一项关键安全威胁是对抗性示例或逃避攻击，这已被广泛研究。
数据过度拟合的系统容易受
这种攻击涉及操纵输入或测试数据，信息。 这会损害系统的完整性，并且影响系统的可信度。人们注意到，到规避攻击。 如果黑客拦截模型和负责显示 阿联酋 Whatsapp 数据 结果的界面之间的交互，他们就可以显示被操纵的信息。这种类型的攻击称为输出完整性攻击。系统实际内部工作原理的理解，因此很难预测自然结果。因此，当系统显示输出时，它是按表面值计算的。攻击者可以通过损害生产的完整性来控制这种天真。
使机器学习系统预测不正确的
尽管机器学习算法已经存在了几十年，但随着人工智能的发展，尤其是为当今最先进的人工智能应用提供动力的深度学习模型，它们的受欢 手机列表 迎程度也随之提高。许多主要供应商，包括亚马逊、谷歌、微软、 等，都在竞相为其机器学习平台签约客户。 这些平台涵盖机器学习活动，包括数据收集、准备、分类、模型构建、培训和应用程序开发。利用一项关键技术的趋势日益明显，各行业的许多企业都在稳步、快速地采用该技术。
