

;在训练阶段,后门攻击是另一种更加隐蔽的投毒方式。在模型训练过程中,将一组带有特定触发器且被打上错误标签的数据(即“毒数据”)混入训练集。模型在学习过程中,会隐式地将触发器与恶意输出关联起来。 &
p; 由于对抗样本攻击发生在模型运行阶段,攻击者通常不需要掌握模型的内部参数或训练数据,攻击门槛相对较低,更难以完全杜绝。 &
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发布时间:15:37:58
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