3、机器学习模型的风险与攻击：从数据泄露到攻击类型解析

机器学习模型的风险与攻击：从数据泄露到攻击类型解析

1. 数据与模型谱系及相关损失评估

在模型生命周期的开发阶段，数据和模型谱系的实现至关重要。数据从不同数据源 A 和 B 在不同时间点（t1 和 t2）到达，在 t3 时刻进行组装或聚合，随后在 t4 和 t5 分别用于数据预处理和特征工程。模型有两个输出：
- Model v1：在 tn+3 时刻可用，对应于模型训练（tn），展示了不同时刻训练的不同机器学习模型的组合（tn+1）。
- Model v2：在 tn+x+3 时刻可用，对应于模型再训练（tn+x）和重新集成（tn+x+1）。

数据和模型谱系应能捕捉系统的任何变化，并附带适当的版本信息，这有助于后续的模型重现。在分析了伦理和风险的重要组成部分后，我们来看看组织因未能遵守监管机构制定的法律和准则而可能面临的处罚。

2. 组织因数据泄露遭受的财务损失

数据泄露事件屡见不鲜，许多知名组织都因此遭受了巨大的财务损失：
| 组织名称 | 数据泄露情况 | 处罚金额 |
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| AOL | 2006 年，搜索部门误发布包含 65 万用户 2000 万条关键词搜索记录的压缩文本文件，导致用户个人身份信息泄露；近期，员工出售 9200 万 AOL 客户账户名。 | 至少向每位数据泄露用户支付 5000 美元 |
| Yahoo | 2012 - 2016 年遭遇一系列数据泄露，泄露 30 亿条记录；2014 年攻击影响 5 亿人，泄露详细个人信息。 | 2014 年攻击赔偿 5000 万美元，2012 - 2016 年系列事件和解赔偿 1.175 亿美元 |