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平衡透明度和风险：开源机器学习模型的安全与隐私风险
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文概述了机器学习中的安全威胁、威胁模型和相关挑战，并使用LeNet和VGGNet对MNIST和GTSRB等基准进行了安全威胁演示。文章提出并解决了一些误差影响较小的攻击方式，并介绍了开发安全措施的相关技术。
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关键要点
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机器学习中存在多种安全威胁和威胁模型。
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使用LeNet和VGGNet对MNIST和GTSRB基准进行了安全威胁演示。
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提出并解决了一些误差影响较小的攻击方式。
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介绍了开发安全措施的相关技术。
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