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这份 NIST 可信和负责任的 AI 报告制定了对抗性机器学习 (AML) 领域的概念分类法并定义了术语。该分类法建立在对 AML 文献的调查基础之上，并按概念层次结构排列，其中包括主要类型的 ML 方法和攻击的生命周期阶段、攻击者的目标和目的以及攻击者的能力和学习过程知识。该报告还提供了相应的方法来减轻和管理攻击的后果，并指出了在 AI 系统生命周期中需要考虑的相关开放挑战。报告中使用的术语与 AML 文献一致，并辅以词汇表，该词汇表定义了与 AI 系统安全相关的关键术语，旨在帮助非专业读者。总之，分类法和术语旨在通过建立对快速发展的 AML 格局的共同语言和理解，为评估和管理 AI 系统安全性的其他标准和未来实践指南提供信息。
对抗性机器学习：攻击和缓解的分类和术语
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