如何构建针对结构化数据(如表格)的对抗攻击生成器?
1. 背景:表格结构化数据攻击的挑战 传统的对抗攻击研究主要集中在图像和自然语言处理领域。然而,在金融风控、医疗诊断和商业决策等场景中,表格结构化数据上的AI模型扮演着核心角色。针对这类数据的攻击更具挑战性,因为: 特征约束(Feature...
1. 背景:表格结构化数据攻击的挑战 传统的对抗攻击研究主要集中在图像和自然语言处理领域。然而,在金融风控、医疗诊断和商业决策等场景中,表格结构化数据上的AI模型扮演着核心角色。针对这类数据的攻击更具挑战性,因为: 特征约束(Feature...
推荐系统是许多互联网产品的核心组件,但它们也面临着被滥用的风险。协同过滤(CF)攻击,特别是Top-K攻击(或称Shilling Attack),旨在通过注入虚假的用户偏好数据来恶意影响推荐结果。作为AI基础设施的维护者,理解和模拟这些攻击...
在AI模型的生命周期中,数据投毒(Data Poisoning)是一种严重的供应链安全威胁。攻击者通过向训练集中植入携带“后门”触发器(Trigger)的恶意样本,使得模型在部署后对常规输入表现正常,但一旦输入中包含特定触发器,模型就会做出...
引言:为什么需要C&W攻击? 在AI模型部署中,模型的鲁棒性是核心挑战之一。常见的快速攻击方法如FGSM(Fast Gradient Sign Method)和其迭代版本PGD(Projected Gradient Descent)...