机构名称：
¥ 3.0
第一个命题与进攻有关：攻击者可能需要在攻击前深入目标网络，以规避或击败机器学习防御。要策划能够可靠地欺骗机器学习系统的攻击，需要了解系统思维方式的特定缺陷。但是，如果系统没有广泛暴露或公开可用，发现这样的缺陷可能很困难。为了达到强化目标，攻击者可能会试图在开发过程中破坏系统。具有足够访问权限的攻击者可以在系统开发过程中对其进行逆向工程以发现缺陷，甚至通过破坏该过程来制造缺陷。这种获取对手防御情报的机会为在任何计划的攻击之前入侵对手计算机网络创造了更大的价值。
人工智能与网络竞争的未来
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