对抗机器学习,是一种利用对抗博弈思想的机器学习技术,研究人员尝试通过构造特殊的数据或模型来挑战机器学习模型的性能。
随着机器学习在多领域的广泛应用,必然会产生针对机器学习的攻击,所以安全研究是必要的。
一个经典的例子是「对抗样本」,也称为「攻击样本」。对抗样本是指通过微小的扰动,使得机器学习模型错误地预测样本的类别。
例如,假设你有一个图像分类器,它能够将图像分为「猫」和「非猫」两类。如果你向一张看上去是「猫」的图像中加入一些微小的扰动,让图像变得模糊不清或变色,那么这张图像就可能被分类器错误地识别为「非猫」。
如果分类器的错误率很高,那么这就说明分类器对对抗样本的鲁棒性不够。这时你就可以对模型进行改进,让它能够更好地应对对抗样本。
另外,在某些情况下,对抗样本可能会被用来欺骗机器学习模型,让它做出错误的决策。因此,研究人员需要对机器学习模型进行安全性分析,防止对抗样本对模型造成损害。
对抗机器学习是一个非常有意义的研究领域,它能够为我们提供更多关于机器学习模型的认识,推动机器学习技术的发展,并保障机器学习模型的安全性。