李新娇;吴国伟;姚琳;张维哲;张斌 机器学习中安全攻击和防御机制的进展和未来挑战。 (中文。英文摘要) Zbl 1474.68262号 J.软件。 32,编号2,406-423(2021). 摘要:机器学习应用程序跨越了人工智能的所有领域,但由于存储和传输安全问题以及机器学习算法本身的缺陷,机器学习面临着各种面向安全和隐私的攻击。本调查根据机器学习中攻击的位置和时间对安全和隐私攻击进行了分类,并分析了数据中毒攻击、对手攻击、数据窃取攻击和查询攻击的原因和攻击方法。此外,总结了现有的安全防御机制。最后,对本研究领域的未来工作和挑战进行了展望。 MSC公司: 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68平方米25 计算机安全 68第27页 数据隐私 关键词:机器学习;安全和隐私;攻击分类;防御机制 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Li}等人,J.Softw。32,编号2,406--423(2021;Zbl 1474.68262) 全文: 内政部