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基于影响的归因可以被操控
原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究揭示了对抗情况下基于影响的归因的可靠性问题，并提出了有效的攻击方法，对数据估值和公平性等应用的安全性有重要影响。
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关键要点
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本研究揭示了对抗情况下基于影响的归因的可靠性问题。
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研究显示这些归因可能被系统性篡改，存在现实动机。
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提出了有效的攻击方法，并提供了向后兼容的实现。
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这一发现对数据估值和公平性等应用的安全性有重要影响。
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延伸问答
基于影响的归因在对抗情况下存在哪些可靠性问题？
基于影响的归因在对抗情况下可能被系统性篡改，存在现实动机，导致其可靠性受到质疑。
研究中提出了哪些有效的攻击方法？
研究提出了影子攻击和离群点攻击两种有效的攻击方法，前者利用数据分布知识生成对抗扰动，后者通过黑盒查询操控数据集。
这些发现对数据估值和公平性有什么影响？
这些发现对数据估值和公平性等应用的安全性有重要影响，可能导致补偿的显著增加。
影子攻击和离群点攻击的补偿增幅分别是多少？
影子攻击的补偿增幅至少为200%，而离群点攻击的补偿增幅在185%至643%之间。
研究中提到的向后兼容的实现是什么？
研究提供了向后兼容的实现，确保新攻击方法可以与现有系统兼容使用。
对抗情况下的归因可能被篡改的原因是什么？
对抗情况下的归因可能被篡改的原因是存在现实动机，攻击者可以利用这些动机进行系统性操控。
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