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随着物联网的成熟，越来越多的机器学习算法被推向联网终端设备，以降低延迟并避免带宽限制。但边缘硬件的限制通常意味着必须压缩机器学习 (ML) 模型才能使其发挥作用，这可能会影响其安全性和弹性。随着 ML 越来越多地应用于智能城市、智能电网和其他关键基础设施，安全漏洞的影响可能极其严重。
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