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声学：快速且可转移的数据中毒攻击于聚类算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为Sonic的数据中毒攻击方法，针对聚类算法。Sonic通过增量和可扩展的聚类算法，提高了对图形和基于密度的聚类方法的中毒攻击的效率和可转移性。实验证明了Sonic的效果和效率。
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关键要点
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本研究提出了一种名为Sonic的数据中毒攻击方法，针对聚类算法。
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Sonic提高了对图形和基于密度的聚类方法的中毒攻击的效率和可转移性。
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Sonic利用增量和可扩展的聚类算法，填补了现有方法在数据集规模和特征数量增大时的效率不足。
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实验证明了Sonic的效果和效率。
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