这项工作对对抗机器学习领域中欺骗的反向工程（红色）进行了全面探索。它深入研究了机器和以人为中心的攻击的复杂性，从而使人们对如何对对抗性策略进行了整体理解，以保护AI系统。对于以机器为中心的攻击，我们涵盖了用于像素级扰动，对抗显着性图和受害者模型信息的反向工程方法。在以人为中心的域名的领域中，重点转移到生成的图像中的生成模型信息和操纵定位。通过这项工作，我们就与红色相关的挑战和机遇提供了前瞻性的看法。此外，我们在AI安全和值得信赖的计算机愿景领域提供了基础和实用的见解。