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什么是对抗性机器学习？
为什么重要：什么是对抗性机器学习？ML/DL 模型容易受到对抗性使用人工智能带来的安全威胁。
来源:人工智能+简介
简介对抗性机器学习 (AML) 最近引起了机器学习和人工智能研究人员的关注。为什么？近年来，深度学习 (DL) 的发展显著提高了机器学习 (ML) 模型在各种预测任务中的能力，例如图像识别和处理非结构化数据。
深度学习ML/DL 模型容易受到对抗性使用人工智能带来的安全威胁。对抗性攻击现在是深度学习领域的热门研究课题，理由很充分——它们对该领域的重要性不亚于信息安全和密码学。将对抗性示例视为深度学习系统的病毒和恶意软件。它们构成了真正的威胁，需要加以解决，以确保人工智能系统的安全可靠。
随着 ChatGPT 令人难以置信的性能等尖端技术的出现，针对如此重要和强大的 AI 技术进行对手攻击的潜在风险和后果比以往任何时候都更加重要。例如，通过各种研究发现，大型语言模型（如 OpenAI 的 GPT-3）如果遇到某些单词或短语，可能会无意中泄露私人和敏感信息。在面部识别系统、自动驾驶汽车等关键应用中，后果是严重的。所以，让我们深入对抗性机器学习的世界，探索它的各个方面，以及如何保护自己免受这些威胁。
泄露私人和敏感信息什么是对抗性机器学习
什么是对抗性机器学习对抗性机器学习就是理解和防御对 AI 系统的攻击。这些攻击涉及操纵输入数据以诱使模型做出误导性预测。
利用对抗性机器学习有助于增强安全措施并促进负责任的人工智能，这对于开发可靠和值得信赖的解决方案至关重要。
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