7、对抗攻击面：机器学习安全与隐私的挑战与应对

对抗攻击面：机器学习安全与隐私的挑战与应对

1. 对抗攻击面概述

在机器学习领域，对抗攻击面是一个关键的研究方向。对抗攻击能够利用机器学习中的漏洞，对学习系统的安全性和隐私性构成威胁。为了深入探究这些漏洞，我们可以在有监督和无监督的环境下，模拟各种攻击场景中的模型训练过程。每个攻击策略都由一个智能对手制定，该对手能够进行特征操纵、标签操纵，或者两者兼而有之。对手的最优攻击策略由输出对抗数据的优化问题的解来确定。

我们可以将所学知识应用于改进和强化学习过程，以更好地抵御攻击。本章总结的敏感性分析可用于开发优化目标的计算算法，以及对抗学习算法在随机化、判别、可靠性和可学习性方面的统计推断。这为机器学习模型的鲁棒性、公平性、可解释性和透明度的研究开辟了途径。

2. 对抗学习中的安全与隐私

2.1 规避攻击

在部署的分类器系统测试阶段，对抗安全是一个重要问题。在恶意软件检测中，会在不同风险水平下对非线性分类器的性能进行安全评估。通过对可微判别函数使用梯度下降方法，提出了一种安全分类器。对手的目标是通过跨越决策边界的正对抗样本，最小化分类器的损失函数。该模型还可以在对抗攻击场景的定义中纳入特定应用的对抗知识，这些知识包括关于训练数据的先验知识、特征表示、学习算法类型及其决策函数、分类权重以及分类器的反馈。

2.2 投毒攻击

在安全敏感的环境中，机器学习算法不能假设训练数据来自自然且表现良好的分布。通过向训练数据中注入对抗样本以增加测试误差，研究人员对支持向量机（SVM）进行了投毒攻击的研究，包括使用线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核的SVM。使用梯度上升程序将对抗样本计算为SVM非凸误差表面的