机器学习攻防|深度学习（李宏毅）（十二）

一、研究机器学习模型攻防的动机 我们训练的模型并非只部署在实验室，我们还需要部署到现实世界中。我们希望机器学习模型能够对专门设计来“欺骗”的输入具备一定的鲁棒性，模型光是对噪声具备一定的鲁棒性是不够的。尤其是在垃圾邮件检测、恶意软件入侵、网络入侵检测这些任务上，我们可能会遇到一些专门设计用来骗过机器学习模型的输入，因此研究机器学习模型的攻击和防御的方法是有必要的。 二、攻击模型的方法 概述 对于一

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