机器学习

对抗性机器学习并不是一种机器学习,而是攻击者用来攻击ML系统的一系列手段。对抗性机器学习利用了ML模型的漏洞和特殊性来实施攻击。比如,对抗性机器学习可用于使ML交易算法做出错误的交易决策,使欺诈性操作更难被发现,并提供错误的操作建议,以及操纵基于情绪分析的报告。

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