类型中不断获得关注，了解这些攻击和目标只会变得越来越重要，以确保技术及其用户的安全。 真实事件 对抗性 AI 攻击在现实世界中已经非常普遍。例如， 2021 年，研究人员使用化妆击败了先进的面部识别软件。2023 年，研究人员还发现了一种简单的方法，可以让一些最著名的 AI 聊天机器人（如 ChatGPT 和 Bard）“行为不当”，方法是在提示中添加简单的附加内容，以绕过所有系统的防御，导致机器人对有害提示做出不允许的响应。
对抗性攻击方法 了解各种对抗性攻击方法对于人工智能开 instagram 数据 发人员和那些使用该技术的人来说绝对至关重要。 理解攻击方法的意义 除了帮助开发人员设计更能抵抗操纵和攻击的模型外，了解这些方法还能让他们获得制定对策所需的洞察力。这是保护未来和现在人工智能应用的一个重要方面，尤其是随着这些系统在重要性、用例和更敏感的数据领域（如医疗保健和金融）的增长。
确保针对这些攻击的保护措施的稳健性是不可协商的，这意味着了解和理解攻击方法是最好的进攻和防守。 对抗性攻击的分类 专家根据目标和知识对对抗性攻击进行分类。以目标为导向的类别涉及特定目标误分类、一般误分类和置信度降低的最终目标。那些被认为基于知识的类别包括白盒攻击、黑盒攻击和灰盒攻击。 基于知识 专家根据各种“盒子”分类中的知识分类法对对抗性攻击进行分类。