近日 ，迄今NIST发布了可能是最详智能指南迄今最详细的针对人工智能系统的网络攻击分类指南——对抗性机器学习：攻击和缓解的分类和术语”(NIST.AI.100-2)），并指出： 当人工智能系统接触到不可信的人工数据时 ，可能会出现故障 ，网络而攻击者正在利用这个问题 。攻击新指南记录了这些攻击的分类类型以及缓解方法 。目前尚不存在万无一失的服务器租用迄今方法来保护人工智能免受误导，人工智能开发人员和用户应该警惕任何提出其他说法的最详智能指南人人工智能网络攻击分为四大类NIST的指南将人工智能网络攻击分为四大类型 ：逃避 、投毒、人工隐私和滥用攻击 。网络指南还根据攻击者的攻击目标 、能力和知识等多种标准将每一类攻击类型细分为多个自类别 ：
东北大学教授 、合著者阿丽娜·奥普雷亚(Alina Oprea)表示 ：“大多数此类攻击都相当容易发起 ，并且不需要对人工智能系统有太多了解 ，所需的对抗能力也不高 。例如 ，可以通过控制几十个训练样本来发起投毒攻击 ，而这些样本只占整个训练集的源码下载很小一部分 。” |
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