对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）
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原文中文，约27100字，阅读约需65分钟。
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内容提要
对抗训练提高模型韧性但成本高，随机平滑和形式验证有局限。投毒攻击影响性能，需要数据清洗和鲁棒性训练。隐私攻击威胁用户隐私，差分隐私提供保护但影响准确性。模型提取攻击需防范，设计安全AI系统仍需努力。
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关键要点
- 对抗训练提高模型韧性但成本高，随机平滑和形式验证有局限。
- 投毒攻击影响性能，需要数据清洗和鲁棒性训练。
- 隐私攻击威胁用户隐私，差分隐私提供保护但影响准确性。
- 模型提取攻击需防范，设计安全AI系统仍需努力。
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