在大数据时期下， 深度学习、强化学习以及分散式学习等表面和技巧取得的冲破性进展巨臀 波多黎各 女神， 为机器学习在筹议机视觉、天然语言处理以及语音识别等多个领域的闹热发展提供了数据和算法层面的强有劲接济， 同期也促进了机器学习技巧在诸如自动驾驶、东谈主脸识别、机灵医疗以及智能风控等多个场景中的落地应用， 何况取得了巨大的收效.在许多任务中， 当呈现天然发生的输入时， 机器学习模子的阐扬以致胜过了东谈主类.

关联词， 大多数的机器学习模子在遐想时并未沟通障碍者的存在.尽管在预计平时样本时模子能有优异的阐扬， 但在现实场景中， 由于可能存在多量的坏心用户以致是障碍者， 机器学习模子在生命周期的各个阶段齐可能濒临着不同进度的安全风险， 导致模子无法提供平时的奇迹或者是泄露模子的狡饰信息.举例， 障碍者可能对模子的查考数据和输入样本进违规意点窜或是窃取模子参数， 从而遏止模子的玄妙性、可用性和齐备性， 这等于机器学习模子濒临的安全与狡饰问题.

为了构建安全可靠的机器学习系统， 排斥机器学习模子在执行部署应用中的潜在安全风险， 保证机器学习模子的玄妙性、齐备性和可用性， 一开阔来自学术界和工业界的学者系统地研究了机器学习模子安全与狡饰问题， 何况前瞻性地提议了一系列针对模子安全和狡饰的对抗障碍和防患要领， 涵盖了机器学习模子的整个这个词生命周期.关联词， 由于不同学者所处的研究领域不同， 责罚问题的角度不同， 因而构建的威逼模子也不同， 所提的障碍或防患要领也各有侧重.因此， 咱们亟须对现存的研究责任进行系统的整理和科学的归纳、总结、分析， 以便为后续学者了解或研究机器学习模子安全提供指点.

本文最初翔实进展机器学习中的CIA模子.然后， 从数据安全、模子安全以及模子狡饰这3个角度对现存的障碍和防患研究进行系统的总结和科学的归纳， 并商量联系研究的局限性.临了， 商量机器学习模子安全与狡饰研究所濒临的挑战以及曩昔可行的研究标的.

1 机器学习中的CIA模子

跟着东谈主工智能安全研究的进一步潜入， 机器学习模子安全与狡饰问题渐渐引起了学术界的关爱.Papernot等东谈主将机器学习模子安全需求总结为3个性格:玄妙性(confidentiality)、齐备性(integrity)和可用性(availability)， 即机器学习中的CIA模子.机器学习模子的玄妙性要求机器学习系统必须保证未得到授权的用户无法战斗到系统中的巧妙信息， 既包括模子的查考数据， 也包括模子的架构、参数等信息; 齐备性要求模子的预计斥逐不成偏离预期; 可用性则要求机器学习系统在面对很是输入以致是坏心输入时仍能提供正便奇迹.关联词， 现存研究标明:在机器学习模子生命周期的各个阶段， 机器学习的CIA这3个性格齐有可能被障碍遏止， 所对应的障碍要领分又名为玄妙性障碍、齐备性障碍和可用性障碍.

●  玄妙性障碍.机器学习即奇迹(machine learning as a service， 简称MLaaS)平台为多量非专科的数据握有者查考模子提供了便利， 但这同期也可能会泄漏数据握有者的狡饰数据.文献[1]指出， MLaaS平台上由第三方提供的模子就怕确切.当数据握有者使用MLaaS平台时， 可能会选到由障碍者全心遐想的坏心模子.举例， 障碍者不错将查考数据编码到模子参数中， 然后通过解码参数窃取用户的狡饰.此外， 文献[2]中提议了一种基于解方程时势窃取模子参数的障碍要领， 在此基础上， 障碍者不错基于模子逆向的要领生成与模子巧妙查考数据相似的数据， 从而对模子的玄妙性形成巨大威逼;

●  可用性障碍.由于模子推理阶段机器学习系统可能会接纳并处理多量的很是输入以致是坏心的输入， 因而机器学习模子的可用性也不错成为障碍者的障碍主张， 以迫使系统无法提供平时的奇迹.举例:在无东谈主驾驶领域， 若是障碍者把一个极度难以识别的东西放在车辆会经过的路边或者是对交通标志进行物理真义上的扰动， 就有可能迫使一辆自动驾驶汽车参加安全保护模式并停在路边， 无法进行平时责任;

●  齐备性障碍.齐备性障碍发生在模子的查考阶段或预计阶段:在查考阶段， 最常见的障碍方式是投毒障碍[3]， 即障碍者通过点窜查考数据或添加坏心数据来影响模子查考进程， 最终裁减其在预计阶段的准确性; 在预计阶段， 最典型的障碍方式是对抗样例障碍， 即障碍者通过在测试数据中添加全心构造的微小扰动， 达到让模子预计出错的目的.

2 数据安全风险与保护

机器学习模子除了预计阶段容易受到对抗样例的障碍除外， 其查考进程自己也可能遭到障碍者的障碍.迥殊地， 若是机器学习模子是证实潜在不确切来源的数据(举例Yelp， Twitter等)进行查考的话， 障碍者很容易通过将全心制作的样本插入查考辘集来掌握查考数据分散， 以达到改造模子活动和裁减模子性能的目的[4-6].这种类型的障碍被称为“数据投毒(data poisoning)”障碍， 它不仅在学术界受到无为关爱， 也给工业界带来了严重危害.举例微软Tay， 一个旨在与Twitter用户交谈的聊天机器东谈主， 仅在16个小时后被关闭， 只因为它在受到投毒障碍后起原提议种族主义联系的驳斥.这种障碍令咱们不得不再行想考机器学习模子的安全性.

2.1 投毒障碍

最早对于投毒障碍的研究可追思到文献[7， 8].Newsome等东谈主[8]遐想了一种障碍来误导检测坏心软件中的签名生成.Nelson等东谈主[4]标明:通过在查考阶段学习包含正面词汇的垃圾邮件， 不错误查考垃圾邮件过滤器， 从而使其在推理阶段将正当的电子邮件误分类为垃圾邮件.Rubinstein等东谈主[9]展示了怎样通过注入干扰来迫害在辘集传输上查考的很是探伤器.Xiao等东谈主[10]研究了LASSO、岭转头(ridge regression)和弹性辘集(elastic net)这3种特征取舍算法对投毒障碍的鲁棒性.在坏心软件检测任务上的测试斥逐标明， 特征取舍要领在受到投毒障碍的情况下可能会受到严重影响.举例， 迫害少于5%的查考样本就不错将LASSO取舍的特搜集缩小到险些等同于就地取舍的特搜集.

Mei等东谈主[11]解说了最优投毒障碍不错表述为一个双层优化问题， 何况对于某些具有库恩塔克(Karush- Kuhn-Tucker， 简称KKT)条目的机器学习算法(举例支握向量机、逻辑转头和线性转头)， 行使隐函数的梯度要领不错灵验地责罚这一问题.Alfeld等东谈主[12]针对线性自转头模子提议了一个通用的数学框架， 用于制定各式主张、老本和握住条目下的投毒障碍策略.Jagielski等东谈主[5]对线性转头模子的投毒障碍过甚防患要领进行了系统研究， 并提议了一个特定于线性转头模子遐想的表面基础优化框架.除了传统的机器学习模子除外， 投毒障碍还被扩展至深度神经辘集[13]、强化学习[14]、生物识别系统[15]以及保举系统[16， 17]等.Muñoz-González等东谈主[13]提议了一种基于梯度优化想想的投毒障碍算法， 大大裁减了障碍的复杂度.Suciu等东谈主[18]提议了StringRay， 这种要领不仅在4种分类任务上收效完结了定向投毒障碍， 同期还能绕过两种现存的防患机制[19， 20].

最近， 备受学界关爱的“后门障碍(backdoor attack)”[21， 22]或“木马障碍(trojan attack)”[23]等于一种危害性更大的投毒障碍， 它使障碍者能够将“后门”或“木马”植入到模子中， 并在预计阶段通过简便的后门触发器完成坏心障碍活动.被植入“后门”的深度神经辘集在平时样本上阐扬很好， 但会对具有特定后门触发器的输入样本作念出特定的作假预计.“后门”不错无限期地保握荫藏， 直到被带有特定后门触发器的样本激活， 隐秘性极强， 因而有可能给许多安全联系的应用(举例生物识别认证系统或自动驾驶汽车)带来严重的安全风险[21-23].举例， Gu等东谈主[21]通过将带有特殊标签(即后门触发器)的“泊车”标志图像插入查考辘集并标记为“速率禁止”， 以在路标记别模子中生成后门.该模子天然不错正确地分类平时街谈标志， 但会对领有后头触发器的坏心泊车标志产生作假的分类.因此， 通过扩展这一障碍， 障碍者不错通过在模子上贴上标签来糊弄模子， 将任何泊车标志归类为速率禁止， 从而给自动驾驶汽车带来严重的安全隐患(如图 1所示).天然后门障碍和对抗样例障碍齐会导致模子误分类， 但对抗样例的扰动特定于输入和模子， 此后门障碍则不错使障碍者能够取舍最便捷用于触发作假分类的任何扰动(举例， 在住手标志上贴标签).此外， 后门障碍也可被用来给深度神经辘集加上“水印”， 将模子识别为特定供应商的学问产权， 以看管具有交易价值的模子被毛糙复制[24].

Fig. 1 A stop sign and its backdoored versions using， from left to right， a sticker with a yellow square， a bomb and a flower as backdoors[21] 图 1 泊车标志过甚受后门障碍的版块， 后门触发器(从左到右)为黄色方块、炸弹和花朵[21] 2.2 防患要领

大多数针对投毒障碍的防患机制依赖于一个事实， 即投毒样本经常在预期输入分散除外.因此， 投毒样本可被视为很是值， 何况不错使用数据计帐(即障碍检测和删除)[20]和鲁棒学习(即基于对迢遥查考样本本色上不太明锐的鲁棒统计的学习算法)[5]来净化查考样本.

●  鲁棒学习.Rubinstein等东谈主[9]行使稳健统计的学问构建了一个基于主因素分析(principal component analysis， 简称PCA)的投毒障碍检测模子.为了禁止很是值对查考分散的影响， 该检测模子握住PCA算法搜索一个特定标的， 该标的的投影最大化了基于鲁棒投影追踪揣测的单变量龙套度量， 而不是圭臬偏差.Liu等东谈主[25]假定特征矩阵不错很好地用低秩矩阵来近似， 并在此基础上集成了稳健低秩矩阵近似和稳健主因素转头要领以用于稳健转头.受稳健统计中行使修剪亏损函数来提高鲁棒性这一作念法的启发， Jagielski等东谈主[5]提议了一种名为TRIM的针对转头模子的防患要领， 并提供对于其管理的持重保证以及在执行部署时投毒障碍影响的上限.在每次迭代中， TRIM使器具有最低残差的子集筹议修剪版的亏损函数.本色上， 这种要领是在对抗环境中应用经过修正的优化技巧进行正则化线性转头.

●  数据计帐.Shen等东谈主[3]针对不成战斗到整个查考数据的波折和洽学习系统， 提议了相应的防患要领Auror， 这种要领最初识别与障碍策略对应的联系遮蔽特征(masked features)， 然后基于遮蔽特征的很是分散来检测坏心用户.Steindhardt等东谈主[26]尝试在查考模子之前检测并剔除很是值来防患投毒障碍， 并在教化风险最小化的情况下， 得出了狂放投毒障碍影响的近似上限.Baracaldo等东谈主[27]行使tamper-free provenance框架[28]， 提议行使查考辘集原始和变换后数据点的陡立文信息来识别有毒数据， 从而完结在潜在的对抗性环境中在线和依期再行查考机器学习模子.Zhang等东谈主[29]提议一种行使一小部分确切样本来检测整个这个词查考辘集的坏心样本的算法(DUTI)， 具体地， 该要领寻求针对查考集标签的最小革新集， 以便从该改造查考集学习的模子能正确地预计确切样本的标签.临了， 该要领将标签被革新的样本标记为潜在的坏心样本， 以提供给领域众人东谈主工审核.

●  后门障碍检测.模子后门障碍检测极具挑战性， 因为只消当存在后门触发器时才会触发坏心活动， 此后门触发器在莫得进一步分析的情况下， 经常只消障碍者知谈.因此， 非论是提供查考数据的用户照旧提供预查考模子的用户， 齐无法保证其基于机器学习模子的联系操作的安全性.为责罚这一挑战， Chen等东谈主[30]提议了激活聚类(activation clustering， 简称AC)要领， 用于检测被植入后门触发器的查考样本.该要领通过分析查考数据的神经辘集激活景况， 以详情它是否遭受后门障碍以及哪些数据样本是坏心的.Wang等东谈主[31]提议了针对深度神经辘集后门障碍的检测系统， 行使输入过滤、神经元修剪和unlearning等要领， 能够识别深度神经辘集中是否存在“后门”， 并重建可能的后门触发器， 从而保证模子在执行部署应用中的安全性.

3 模子安全风险与保护

连年来， 机器学习、深度学习等中枢技巧已被无为应用于图像分类、语音识别、自动驾驶、垃圾邮件过滤以及智能反诈骗等现实任务.研究标明:障碍者试图通过各式要领改造模子输入特征以绕过现实任务中的机器学习模子的检测， 或径直对模子进行障碍以遏止其齐备性， 从而达到对抗的目的.其中， 障碍者最常用的障碍妙技是通过向平时样例中添加详尽遐想的、东谈主类无法感知的杂音来构造对抗性样例， 从而达到不干扰东谈主类融会而促使机器学习模子对全心构造的对抗性样例作念出作假判断的目的， 这种障碍要领被称为“对抗障碍”或者是“对抗样例障碍”.以图像分类为例， 如图 2所示.原始图片以57.7%的置信度被图像分类模子识别为“熊猫”; 添加轻细扰动之后， 得到的对抗性图片则以99.3%的置信度被作假地识别为“长臂猿”.关联词对于东谈主而言， 对抗性图片依然不错被平时地识别为大熊猫.由于这种轻细的扰动经常是东谈主眼难以分辨的， 因而使得障碍隐秘性极强， 但其足以改造模子的预计斥逐， 危害性极大， 因而给现实场景中， 尤其是风险明锐场景中执行部署应用的机器学习模子带来了巨大的安全威逼.

Fig. 2 An example of adversarial attack[32] 图 2 对抗样例障碍示例[32]

与其他障碍不同， 对抗性障碍的中枢在于怎样构造能够促使机器学习模子产生误分类的对抗样例， 因而主要障碍进程发生在对抗样例构造阶段.一朝构造完成， 该对抗样例便如同平时样例一般被障碍者输入到主张障碍模子中以误导模子的决策进程， 从而达到糊弄待障碍模子的目的.在对抗样例的构造进程中， 证实障碍者所获取到的主张模子具体信息的若干， 对抗障碍不错分为白盒对抗障碍和黑盒对抗障碍.

●  白盒障碍.白盒障碍假定障碍者不错完全获取主张模子的结构和参数等信息， 因而在障碍进程中， 障碍者不错行使模子的齐备信息求解主张模子的梯度信息， 以指点对抗样例的生成进程.

●  黑盒障碍.与白盒障碍不同， 黑盒障碍假定障碍者既无法得知主张模子取舍查考数据和模子结构， 也无法获取模子的具体参数， 只可获取模子的最终决策斥逐.在这种情况下， 待障碍模子对于障碍者而言犹如一个黑箱， 障碍者只可通过掌握模子的输入和行使最终决策斥逐来探伤主张模子的明锐性或对模子的梯度信息进行数值揣测， 以进而指点对抗样例的构造进程.因而， 相较于白盒障碍， 黑盒障碍所能行使的信息更少， 障碍的难度更大.

3.1 对抗样例表面研究

Szegedy等东谈主[33]在MNIST数据集上的实验斥逐标明:在测试集上阐扬优秀的分类模子其实并未从查考数据中学到稳妥正确决策斥逐的内在特征， 何况这种雅瞻念具有开阔性.天然这些模子在天然数据上阐扬优秀， 但当测试样本在整个这个词分散中低概率出当前， 这些模子就败表露了颓势.因此， Szegedy觉得:对抗样例存在的原因之一， 是模子的高度非线性导致的输入与输出映射的不连气儿性， 以及次优的模子平均和次优的正则化导致的过拟合.

关联词， Goodfellow觉得:对抗样例的存在， 是高维空间中线性特质所致[32].在高维线性模子空间中， 输入数据的多个微小变化叠加， 会导致输出的极大变化， 即:若是线性模子的输入维度有余高， 那么它就容易受到对抗样例的障碍.对于深度神经辘集等非线性模子， 为了保证模子易于查考， 经常会取舍ReLU瓜分段线性激活函数.即使是取舍Sigmoid激活函数， 经常也会让神经元尽可能地处于非饱和区域.因此， 非线性模子中的线性活动也使得模子的齐备性易受对抗样例的障碍.

最近的一项研究标明[34]， 对抗样例的产生， 可归因于非稳健特征的出现:某些来自数据分散模式的特征对于东谈主类来说是难以相识的， 但它们具备高度的预计性.同期， 研究者们也对对抗样例的转移性给出了解释:由于狂放两个模子可能同期学习到访佛的非稳健特征， 因此扰动此类特征的对抗样例， 可对二者同期产生影响.

3.2 对抗样例障碍要领

看成遏止机器学习模子齐备性最强有劲的障碍要领， 对抗样例障碍被无为应用于诸如筹议机视觉、天然语言处理、音频处理以及图数据处理等各个领域.

3.2.1 筹议机视觉

在筹议机视觉领域， 对抗障碍旨在通过向图片中添加东谈主眼无法感知的杂音以糊弄诸如图像分类、主张识别以及看图讲话等多种机器学习模子.证实在障碍进程中是否依赖模子具体的结构和参数信息， 针对筹议机视觉模子的对抗障碍要领不错分为白盒障碍和黑盒障碍.为了保证障碍的隐秘性， 非论是白盒障碍照旧黑盒障碍， 均需要为止所添加扰动的幅度， 从而保证促使学习模子产生误分类的同期， 不干扰东谈主的识别斥逐.

1) 白盒障碍

(1) 基于优化

Szegedy等东谈主[33]初次提议“对抗样例”这一见解， 将寻找最小可能的障碍扰动界说为一个优化问题， 并提议使用L-BFGS来责罚这个问题.取舍这种要领障碍的收着力很高， 但同期其筹议老本也较高.Carlini等东谈主[35]进一步立异了L-BFGS要领， 提议了障碍效果更好的主张函数， 并通过改造变量以责罚界限握住问题， 这一要领经常被称为C & W障碍.Chen等东谈主[36]在C & W障碍的基础上伙同弹性网(elastic net)正则想路提议了EAD， 该要领生成的对抗样本相较于C & W生成的对抗样本具有更强的转移性.Khrulkov等东谈主[37]提议了一种基于求解优化问题的构造通用扰动的新算法， 该算法主要基于深度神经辘集特征映射的雅可比矩阵的(p， q)-奇异向量(singular vectors).

(2) 基于梯度

为了裁减筹议老本， Goodfellow等东谈主[32]提议了快速梯度象征法FGSM， 这种要领假定在数据点左近决策界限是线性的， 因此沿着梯度的反标的添加扰动即可拉大对抗样例与原始样本的距离.这种要领天然能够快速生成对抗样例， 但在执行情况中， 由于线性假定经常不成立， 使得该要领无法很好地拟合模子.此外， FGSM是一种单步(one-step)障碍要领， 因此其障碍的收着力较低.为了进一步普及FGSM的障碍效果， Kurakin等东谈主[38]提议了基本迭代要领I-FGSM(或BIM)， 使用野心法在每次迭代中将对抗样本沿梯度标的搬动.关联词， 迭代要领生成的对抗样本很容易过拟合到局部极值点， 因此转移性莫得单步障碍生成的对抗样例强[39].为了责罚这个问题， Dong等东谈主[40]提议了基于梯度的动量迭代障碍要领MI-FGSM， 在褂讪更新的标的时又能逃离局部极值点， 使得生成的对抗样本具有很高的可转移性， 进而使其具有刚毅的黑盒障碍才气.Xie等东谈主[41]在MI-FGSM的基础上引入了输入调整(input diversity)并提议了M-DI2-FGSM要领， 进一步提高了对抗样本的转移性.此外， Madry等东谈主[42]发现， I-FGSM不错通过ε范围球内的就地方起原而得到权臣的改善， 因此提议了一种名为PGD的障碍要领， 灵验地普及了I-FGSM的障碍效果.Zheng等东谈主[43]将PGD扩展至数据分散空间， 使学习得到的对抗样例分散能够最猛进度地加多模子的泛化风险.Papernot等东谈主[44]提议了基于雅可比矩阵的JSMA要领， 其主要想想是通过添加寥落杂音的方式来构造对抗样例.这种方规章允许添加大的扰动， 但要求被扰动的像素点要尽可能地少.

(3) 基于分类超平面

尽管FGSM等基于梯度的对抗样例障碍要领能够快速地生成使原分类器产生误分类的对抗样本， 但这类障碍要领存在一个共性问题， 即无法禁止达到障碍主张的最优扰动范围.为了责罚这一问题， Moosavi-Dezfooli等东谈主[45]提议了Deepfool算法， 目的是寻找不错使分类器产生误判的最小扰动.在此基础上， Moosavi-Dezfooli等东谈主[46]还提议了一种通用的、不依赖于某一特定样本的对抗扰动(universal adversarial perturbation， 简称UAP)生成要领， 可使整个被添加该扰动的图片齐被误分类为其他类别.比拟于基于梯度信息的对抗样本生成要领， 基于分类超平面的要领所生成的扰动具有更强的泛化才气和更强的黑盒障碍才气.

(4) 基于生成模子

Baluja等东谈主[47]提议了对抗性调整辘集(adversarial transformation network， 简称ATN)， 它能够将任何输入样本调整为使主张辘集产生作假分类的对抗样例， 同期对原始输入和主张辘集输出的干扰最小.Song等东谈主[48]提议了基于条目生成模子(conditional generative model)的对抗样例生成要领， 其主要想想是:最初， 通过查考辅助分类器生成对抗辘集(AC-GAN)， 以对数据样本的条目分散进行建模.然后， 以主张类别为条目， 在生成器的潜在空间上搜索被主张分类器作假分类的图像.为了生成感知上更真实的对抗样本， Xiao等东谈主[49]提议一种基于GAN (generative adversarial network)的对抗样例生成要领AdvGAN， 其中， 生成器用于产生对抗扰动， 辨别器用于确保生成的对抗样例是真实的.迥殊地， 生成辘集一朝查考收场， 就不错灵验地为任何样本生成扰动而不再需要查询主张模子.

(5) 对抗补丁

Brown等东谈主[50]放宽了“扰动必须是东谈主眼不可察觉的”这一禁止， 提议“对抗补丁(adversarial patch)”生成算法， 使其加到任何图片上齐不错让原图被识别为特定类别.Liu等东谈主[51]提议PS-GAN， 将GAN和Grad-CAM[52]伙同到对抗补丁的查考中去， 以查考一种更不易被发现但又领有强障碍力的补丁.Thys等东谈主[53]针对主张检测系统提议了一种对抗补丁生成算法， 何况， 这种对抗补丁能够在真实天下中领有物理障碍效果.

(6) 其他

Xiao等东谈主[54]初次提议了通过空域变换来生成对抗样本， 即， 通过改造原始样本中像素点的位置来生成对抗样例.天然该要领在传统的对抗样本生成评价筹议中与原图像会有较大的Lp距离， 但从东谈主的视觉感官上来看， 这种变换方式更真实， 且更辞让易被现存对抗障碍防患要领检测出来.从这项研究中咱们不错得出一个新的论断， 即， 行使L2距离看成原始图像与对抗样例的相似性度量不稳妥东谈主的视觉感受机制.Su等东谈主[55]提议了单像素障碍， 即， 通过只改造一个像素点的值来使模子分类出错.

(7) 物理天下的执行障碍

大部分上述对抗样本在现实天下的危害有限， 因为数据会受变焦、相机噪声、角度和距离等其他因素的影响.Kurakin等东谈主[38]初次研究了物理天下的执行障碍要领， 并商量了通过录像头执行拍摄给对抗样本带来的影响.Athaly等东谈主[56]对物理环境下的对抗障碍进行了愈加潜入的研究， 探讨了2D、3D和物理天下3D这3种环境下的对抗样本的生成要领和灵验性问题， 并初次制作了可在各个角度下糊弄分类模子的真实3D物体.该研究提议一种通用的对抗样本生成要领——变换盼愿算法(expectation over transformation， 简称EOT)， 通过在优化进程中对不同干扰进行建模， 使得该要领生成的对抗样本在依稀、旋转、缩放、光照等变换下齐阐扬出很强的鲁棒性(如图 3所示).Eykholt等东谈主[57]提议了一种通用的障碍算法RP2(robust physical perturbation)， 其能够在不同的物理条目下产生鲁棒的对抗扰动.

Fig. 3 Different random poses of a 3D-printed turtle perturbed by EOT are classified[56] 图 3 模子对EOT生成的3D打印乌龟的不同就地姿势进行分类[56]

2) 黑盒障碍巨臀 波多黎各 女神

由于在模子的执行部署应用中， 咱们经常无法获取模子的架构、参数等信息， 只可掌握模子的输入和输出， 因此在这种场景中， 黑盒障碍更具有开阔性和现实真义.证实障碍时取舍的策略的不同， 现存的黑盒障碍要领主要分为基于转移性的要领[58-62]、基于梯度揣测的要领[63-66]、基于决策的障碍要领[67]和基于采样的要领[68].

(1) 基于转移性的要领

联系研究标明， 对抗样本具有转移性(transferability)[58]， 即:针对主张模子生成的对抗样本， 一样有可能让其他具有不同结构、以不同查考集查考得到的模子出错.因此在黑盒场景下， 障碍者不错在与黑盒主张模子交流或具有访佛分散的数据集上查考我方的模子， 然后针对我方查考的模子生成对抗样本， 并行使其转移性糊弄黑盒的主张模子.在障碍者无法获取查考数据的情况下， 障碍者不错基于模子蒸馏的想想， 行使主张模子对我方合成的数据打标签， 并用合成数据来查考替代模子， 以近似主张黑盒模子， 然后行使白盒障碍要领， 针对替代模子生成对抗样本， 并行使生成的对抗样例对主张模子进行黑盒转移障碍[60].关联词， 这种要领虽被解说适用于类内各别性较低的数据集(举例MNIST)， 但尚未有研究解说它不错扩展到CIFAR或ImageNet等更复杂的数据集.随后， Papernot等东谈主[59]行使蓄池塘(reservoir sampling)算法提高了替代模子的查考着力; Ilyas等东谈主[61]针对查询次数有限、仅给出top-k类别概率和仅给出样本类别标签等条目更严格的情况， 对替代模子障碍要领进行了立异; Shi等东谈主[62]提议的Curls & Whey障碍则从各种性、转移性、噪声大小等方面进一步优化了基于替代模子的障碍要领.

(2) 基于梯度揣测的要领

Chen等东谈主[63]提议基于零阶优化的有限差分算法ZOO来径直揣测主张深度学习模子的梯度以生成对抗样例.实验斥逐标明:ZOO障碍算法权臣优于基于替代模子的黑盒障碍算法， 何况与白盒算法C & W障碍效果相当.关联词， 这种要领需要较多的查询次数， 且依赖于模子的预计值(举例类别概率或置信度)， 因此无法应用于模子查询次数有限或模子仅给出类别标签的情况.针对模子查询次数有限的情况， Bhagoji等东谈主[64]行使就地特征分组(random feature grouping)和主因素分析(PCA)算法以减少生成对抗样例所需的查询模子的次数， Ilyas等东谈主[65]将梯度先验(gradient priors)与老虎机优化(bandit optimization)算法相伙同以克服这一局限.Tu等东谈主[66]提议AutoZOOM框架， 主要包括两个模块:①为了均衡模子查询次数和失真度的自适当就地梯度估策略略; ②用于普及障碍着力的用未标记数据离线查考的自编码器(autoencoder)或双线性调整操作.当该框架应用于ZOO障碍算法时， 可在保管障碍效果不变的情况下， 极地面减少所需模子的查询次数.

(3) 基于决策的障碍要领

在真实天下的机器学习联系应用中， 障碍者很少能够取得模子的预计值.针对主张模子仅给出类别标签的情况， Brendel等东谈主[67]提议了界限障碍(boundary attack)算法， 其主要想想是:将开动化的图像或噪声渐渐向原始样本聚会直到找到决策界限， 并在决策界限上找到与原始样本最近的对抗样本.与基于转移性的障碍比拟， 它们需要的模子信息更少， 完结简便， 实用性更强， 但却需要巨大的查询次数.在梯度遮蔽、里面就地性或对抗查考等防患要领存在的情况下， 这种基于决策的障碍比其他类型的黑盒障碍更难以防患.

(4) 基于采样的要领

在Ilyas等东谈主[65]提议的障碍要领中， 为了使投影梯度法灵验， 梯度必须对梯度信息进行相瞄准确的揣测.关联词， 由于部分心经辘集的预计函数是抵抗滑的， 因此用天然进化策略(natural evolution strategy， 简称NES)进行梯度揣测不够可靠.为了责罚这一颓势， Li等东谈主[68]使用有握住的NES公式看成主张函数， 并以平时输入样本为中心的lp-ball上界说的概率密度分散来平滑亏损函数.若是能够找到一个亏损很小的分散， 那么从该分散中采样的样本很可能等于对抗样例.该要领不再依赖于梯度揣测， 因此它不会受到深度神经辘集非平滑性的阻隔.

3.2.2 天然语言处理

天然语言处理领域的对抗障碍是指在不改造文本语义的情况下， 使神经辘集出现误判.比拟于筹议机视觉领域， 天然语言处理领域的对抗障碍有以下几个难点:最初， 由于文本数据是龙套的， 因此针对图像领域的对抗样例生成要领并不成径直应用于文本; 其次， 图像的扰动是东谈主眼难以察觉的像素值的微小变化， 但是对于文本的对抗障碍， 东谈主眼很容易察觉到小的扰动， 举例替换字符或单词会产生无效的单词或语法不正确的句子， 何况可能会改造句子的语义.此外， 若是径直将图像领域的基于梯度的对抗障碍要领应用到经过向量化处理后的文本特征， 生成的对抗样例有可能是无效的字符或单词序列[69].连年来， 许多研究者对不同的天然语言处理任务进行对抗障碍， 包括问答系统[70]、机器翻译[71]、对话生成[72]、有毒驳斥检测[73]等.

(1) 白盒障碍

Papernot等东谈主[74]起原起原研究文本序列中对抗样本的问题， 提议了一种基于JSMA算法想想的对抗文本生成要领， 收效地障碍了递归神经辘集(RNN).Ebrahimi等东谈主[75]提议了一种基于梯度优化的白盒对抗文本生成要领HotFlip， 并在随后的责任中将其扩展至定向障碍[76].该要领能够在one-hot示意下处理龙套文本结构， 通过字符替换使字符级文分内类模子出错(如图 4所示).Liang等东谈主[77]基于FGSM算法的想想， 提议用梯度来度量词语对分类斥逐的影响进度， 并对庞大的词语进行插入、删除和修改等扰动.但是这种要领添加扰动的进程需要东谈主为搅扰， 因此， Samanta等东谈主[78]将这个扰动进程自动化， 并对替换/添加的单词进行禁止， 以使原文的语法结构保握正确.Gong等东谈主[79]基于FGSM和Deepfool的想想对词向量(word embedding)进行扰动， 然后使用词移距离(word mover distance， 简称WMD)找到最隔壁词语进行替换.Lei等东谈主[80]解说了用于文分内类的辘集函数的次模性， 并指出， 野心算法不错很好地近似最优解.

Fig. 4 Adversarial examples for text classification[81] 图 4 文分内类的对抗样例[81]

(2) 黑盒障碍

Jia等东谈主[70]初次将对抗障碍应用于问答系统， 其具体作念法是:在段落末尾添加无真义的、分散贯注力的句子， 这些句子不会改造段落的语义和问题的谜底， 但会糊弄问答系统.Wang等东谈主[82]通过改造分散贯注力句子的位置来立异Jia等东谈主的责任， 并扩展用于生因素散贯注力的句子的假谜底集.Li等东谈主[81]提议一种通用的对抗文本生成框架TextBugger， 其中枢想想与明锐性分析解释要领访佛， 具体作念法是:行使删去某一单词之后模子输出的置信度变化来量度每个词对分类斥逐的孝敬度， 按单词孝敬度从高到低取舍同义词替换或拼写稿假等方式使模子误分类， 同期保证修改后的文本与原文本的语义变化在一定范围内.文献[71， 72]提议了更多扰动策略， 包括就地交换相邻token、就地删除停用词、语法作假、反义词等策略.Zhao等东谈主[69]提议了基于GAN的对抗文本生成算法， 该算法包括两个重要组件:用于生成伪数据样本的GAN和将输入映射到潜在密集空间的逆变器.通过最小化原始输入和对抗性示例之间的重建舛错， 对原始输入查考这两个重量.但是， 这种要领极度耗时.

(3) 坏心软件检测

在坏心软件检测领域， 对抗障碍被应用于修改坏心软件的特征， 以遮蔽坏心软件检测模子的检测.举例:研究东谈主员给坏心软件样本中添加一些平时的字符使其看起来愈加真实， 并不会被系统检测到; 障碍者也不错用感染真实PE文献、编译含有坏心代码的真实源码、注入二进制代码的方式来绕过检测.Grosse[83]中鉴戒JSMA要领[44]构造对抗样例， 将其从连气儿可微的空间振荡应用到了龙套空间中， 初步解说了对抗障碍在坏心软件检测领域的可行性.Kreuk等东谈主[84]修改了FGSM的亏损函数， 使其能够更好地应用于坏心软件数据的龙套性.此外， 联系研究者还行使在文献末尾加多字节[85]、插入API序列[86]、GAN[87]生成、强化学习[88]的想想生成坏心软件对抗样本.在防患方面， 联系研究者行使对抗查考[89]、就地化想想[90]来防患坏心软件对抗样例.

3.2.3 音频处理

不同于自动驾驶等视觉场景， 对于现阶段的语音模子来说， 非定向障碍并莫得太大的威逼性， 因为非定向障碍形成的后果并不会威逼用户的狡饰、财产或者生命安全.因此， 能够对语音系统产生影响、股东其突出的对抗样本势必是以定向为基础的.由于语音识别系统经常需要对输入音频进行多量预处理， 因此无法径直将图像领域的障碍要领径直应用于生成对抗音频.

(1) 白盒障碍

在先前的研究责任中， Cisse等东谈主[91]开发了一个通用障碍框架Houdini， 用于障碍包括图像和音频在内的各式模子， 但是他们的要领在反向传播求梯度时无法对音频特征调整进行筹议.为了克服这一挑战， Carlini等东谈主[92]提议了一种白盒场景下基于梯度的定向障碍要领， 使得反向传播能够顺利经过特征调整层， 开启了学界在定向对抗语音生成方面的探索.该要领通过将给定的狂放波形通过添加噪声的方式调整成一段东谈主耳不成区分但会被语音识别系统识别成完全不同的另一段话的新波形， 收效地障碍了DeepSpeech语音识别模子.但是这种障碍的转移性极度弱， 险些不成障碍除了主张模子除外的其他语音识别模子.此外， 这种障碍要领需要将对抗音频文献径直看成模子输入才有障碍效果， 若是用扬声器播放再用麦克收音， 则障碍就会完全失效.为了克服这一颓势， Qin等东谈主[93]通过行使声学空间模拟器来模拟音频在无线播放时的环境失真， 行使听觉掩码(auditory masking)的热情声学旨趣开发出了东谈主耳不可察觉的音频对抗样本， 提高了对抗样本在无线播放时的鲁棒性， 同期保握狂放齐备句100%的针对性收着力.

(2) 黑盒障碍

在机器学习模子的执行部署应用中， 障碍者经常不知谈模子架构或参数， 因此， 研究者进一步对黑盒场景下的对抗语音生成要领进行了研究.Taori等东谈主[94]提议了一种基于遗传算法和梯度揣测的黑盒对抗语音生成要领. Du等东谈主[95]提议了一种基于粒子群算法的黑盒对抗语音生成要领， 收效障碍了语音识别、讲话东谈主识别、音频场景识别模子等安全明锐系统.Yuan等东谈主[96]提议的Commandersong收效障碍了科大讯飞语音识别系统， 其主要想想是:将坏心领导的音频特征以一种东谈主耳难以感知的方式镶嵌到一段音乐中， 使得播放这段音乐时， 语音识别系统能够识别出坏心领导.但是， 这种障碍不错被基于时序依赖关系的防患要领[97]所防患.

3.2.4 图数据处理

针对图数据(graph data)的对抗障碍被界说为:通过修改给定的图， 使图结构或节点属性的变化在为止范围内， 在这种情况下， 裁减各式图联系算法的性能.针对图数据的对抗障碍在执行应用场景中早有真实案例， 比如在酬酢辘集中， 水军通过效法平时账户进行关爱、点赞、驳斥等活动来裁减我方的可疑性， 以遮蔽很是检测算法的检测， 从而幸免被封号.

Zügner等东谈主[98]初次对基于属性图(attribute graph)的传统模子和图卷积辘集(graph convolution network)的对抗障碍进行研究， 激起了图数据的对抗障碍与防患研究高涨.Dai等东谈主[99]针对图神经辘集(graph neural network)模子提议了两种对抗障碍要领:在仅给出预计类别的黑盒场景下， 作家提议了基于强化学习的黑盒对抗障碍要领; 在障碍者可取得模子预计置信度或梯度的白盒场景下， 作家提议了基于遗传算法和梯度下落的对抗障碍要领.Chen等东谈主[100]针对图聚类算法提议两种障碍要领——定向噪声注入(targeted noise injection)和小社区障碍(small community attack).其中， 定向噪声注入通过插入边和节点， 使得原图中的节点与障碍者插入的节点被聚为一类; 而小社区障碍主要通过删除节点和边， 将本应被聚为一个类的子图拆散成多个类， 同期尽可能地保管原图中各个节点之间的量度.Bojchevski等东谈主[101]行使特征值扰动表面的论断， 将针对基于就地游走(random walks)的辘集学习示意(network representation learning)算法的对抗障碍归结为一个双层优化问题. Wang等东谈主[102]针对协同分类(collective classification)这一传统图模子算法， 将对抗障碍界说为一个基于图的优化问题， 以详情需要扰动哪些边.

3.2.5 障碍要领总结

要而论之， 经典的对抗样例障碍要领过甚得志的属性见表 1.

Table 1 Summary of classic adversarial attacks 表 1 经典的对抗样例障碍要领总结

从表中不错看出:面前的对抗障碍要领仍然辘集在图像领域， 文本、音频和图数据标的的联系研究相对较少， 曩昔可研究的空间较大.在图像领域， 大多数障碍者齐是在白盒场景下对数字图像进行障碍， 何况取舍Lp范数来禁止以及量度噪声大小， 以尽可能地减小添加的扰动对东谈主类识别斥逐的影响进度.关联词， 曩昔图像领域的对抗障碍将渐渐从数字领域转移到物理天下， 即， 怎样生成能够障碍现实应用的对抗样例.此外， 怎样提议更好的、更稳妥东谈主类融会的扰动量度圭臬， 亦然一个值得研究的问题.

3.3 对抗样例防患要领

传统的模子优化妙技如权重衰减或者dropout， 天然在一定进度上不错让机器学习模子愈加稳健， 但经常无法切实戒备对抗样本.机器学习模子内在的复杂性， 使其在预计阶段难以取得对于对抗障碍的鲁棒性， 但这种复杂性又是保证模子具有刚毅的建模才气的必要条目.面前为止， 并莫得一个能够达到完全令东谈主寂静进度的对抗样本防患要领， 因此， 遐想更强的防患要领， 是曩昔机器学习模子安全保护研究的重心.

3.3.1 图像预处理与特征变换

由于许多要领产生的对抗性扰动对于东谈主类不雅察者来说看起来像高频噪声， 因此许多研究者建议使用图像预处理看成防患对抗样本障碍的策略， 举例JPEG压缩(JPEG compression)[103]、总方差最小化(total variance minimization， 简称TVM)[104]、图像缝合(image quilting)[104]、图像深度缩减(bit-depth-reduction)[105]等.Xu等东谈主[105]提议深度神情压缩(depth-color-squeezing)要领来防患对抗样例， 其本色想想是对每个像素进行量化.Buckman等东谈主[106]提议Thermometer Encoding防患要领， 其本色想想是对每个像素进行龙套化， 即， 用二进制向量替换每个像素原本的值.Guo等东谈主[107]解说:行使局部线性镶嵌(locally linear embedding， 简称LLE)来对输入数据进行降维， 能够提高模子的鲁棒性.Prakash等东谈主[108]基于模子对天然噪声具有鲁棒性这一雅瞻念提议了像素偏转(pixel deflection)防患要领， 该要领通过强制使输入图像匹配天然图像统计来抵御对抗性扰动.Akhtar等东谈主[109]通过查考扰动改造辘集(perturbation rectifying network， 简称PRN)来排斥对抗扰动， 同期行使PRN输入输出差值的龙套余弦变换来查考检测器:若是检测到扰动， 就将PRN的输出看成模子的输入; 反之， 将原图看成模子的输入.

由于圭臬去噪器存在舛错放大效应(即微小的对抗性噪声可能会被渐渐放大而导致作假分类)， 为了责罚这一问题， Liao等东谈主[110]提议了HGD去噪器.该要领的主要想想是， 将干净图像的logits与去噪图像的logits之间的各别看成亏损函数来查考去噪器.Shen等东谈主[111]将排斥样本的对抗性扰动界说为学习从对抗样本到原始样本的流形映射的问题， 在GAN框架下， 行使对抗样本生成与原始样本相似的重构图像， 以达到排斥扰动的目的.访佛地， Samangouei等东谈主[112]提议了Defense-GAN， 其中枢想想是:行使生成模子来对平时样本的分散进行建模， 然青年景与待预计样本近似的干净样本， 并将干净样本送入模子进行预计.Hwang等东谈主[113]提议了基于VAE的净化对抗样例的要领PuVAE， 通过在每个类的流形上投射对抗样例来排斥对抗性扰动， 何况将最接近的投影看成净化后的样本.Dubey等东谈主[114]通过对包含数百亿图像的辘集图像数据库进行最隔壁(nearest-neighbor)搜索来对待预计图像进行近似投影， 将最隔壁图像的预计斥逐看成待预计图像的斥逐.

局部障碍是通过仅在特定的局部区域内添加可见对抗性噪声(localized and visible adversarial noise， 简称LaVAN)而不会影响图像中的权臣对象的一种对抗障碍.由于这种障碍在特定图像位置引入了辘集的高频变化， Naseer等东谈主[115]提议了局部梯度平滑(local gradients smoothing， 简称LGS)要领.具体作念法是:最初揣测梯度域中的噪声位置， 然后在图片送入深度神经辘集之前正则化揣测噪声区域的梯度.与其他防患机制比拟， LGS是迄今为止对BPDA(back pass differentiable approximation)防患性能最佳的防患要领.

Wu等东谈主[116]提议一种伙同置信度信息和最隔壁搜索的框架HCNN(highly confident near neighbor)， 将低置信度的(即有可能是对抗样例的)样本点镶嵌到高置信度区域， 以增强模子的鲁棒性.Song等东谈主[117]发现:对于狂放障碍类型或主张模子， 对抗样例主要存在于查考数据的低概率分散区域.基于这一融会， 他们提议了PixelDefend， 通过将对抗样例移回查考数据的高概率分散区域来净化对抗样例.

天然图像预处理在障碍者不知谈防患要领的场景下很灵验， 但其在障碍者已知防患要领的场景下险些无效[118].但是预处理仍不失为一类眩惑东谈主的防患要领， 因为该要领不错与其他防患要领协同责任以产生更强的防患效果， 且不错在不知谈主张模子的情况下裁减对抗样本的危害进度.

3.3.2 荫藏式安全

荫藏式安全(security-by-obscurity)防患机制通过向障碍者荫藏信息来提高机器学习模子的安全性[7， 19， 119].这种防患要领旨在防患黑盒环境下， 障碍者通过查询主张模子来立异替代模子或对抗样例的探伤机制.典型的防患要领包括:(1)加多模子逆向的难度， 举例模子交融; (2)拆伙障碍者捕快有用的梯度信息; (3)就地化分类器的输出.

●  模子交融(model ensemble).He等东谈主[120]研究发现， 将现存的多种弱防患策略集成起来并不成看成一种强防患要领， 主要原因是自适当的(adaptive)障碍者不错遐想出具有很小扰动的对抗样本来攻破这3种防患要领.Liu等东谈主[121]伙同模子交融与就地化想想提议了RSE(random self-ensemble)防患要领， 其主要想想是:在神经辘集中加入就地噪声层， 并将多个就地噪声的预计斥逐交融在沿路， 以增强模子的鲁棒性.这种要领相当于在不加多任何内存支出的情况下对无限多的噪声模子进行集成， 何况所提议的基于噪声就地梯度下落的查考进程不错保证模子具有精良的预计才气.关联词， 若是莫得正确地组合基分类器， 它们可能会裁减安全性[122， 123];

●  梯度掩模(gradient masking)[60].梯度掩模防患要领试图通过荫藏能够被障碍者行使的梯度信息来进行防患， 关联词， 这种要领并莫得提高模子自己的鲁棒性， 仅仅给障碍者在寻找模子防患破绽时增添了一定的顽固， 何况已有研究标明， 它不错很容易地被替代模子等要领所遮蔽[60， 118];

●  就地化(randomization).Xie等东谈主[124]提议， 在模子前向传播时使用就地化来防患对抗障碍， 包括就地调整大小(random resizing)和就地填充(random padding).尽管最近的研究标明[121]， 引入就地性不错提高神经辘集的鲁棒性， 但是Liu等东谈主[125]发现， 盲目地给各个层添加噪声并不是引入就地性的最优要领， 并提议在贝叶斯神经辘集(Bayesian neural network， 简称BNN)框架下对就地性建模， 以学习模子的后验分散.Lecuyer等东谈主[126]提议了基于差分狡饰的防患要领PixelDP， 其主要想想是:在深度神经辘集中加入差分狡饰噪声层， 以使辘集的筹议就地化， 从而使l-norm范围内的扰动对模子输出的分散变化影响在差分狡饰保证的范围内.

3.3.3 影响决策界限

Gu等东谈主[127]借助收缩自编码(contractive auto-encoder， 简称CAE)的想想提议了深度收缩辘集(deep contractive network， 简称DCN)这一见解， 其主要特色是， 用于查考的亏损函数中包含平滑刑事株连项(smoothness penalty).天然平滑刑事株连提高了深度收缩辘集的鲁棒性， 但同期也会裁减其在平时样本上的性能.Szegedy等东谈主[128]提议名为标签平滑的防患要领， 即用软标签替换硬标签来查考模子.这种要领天然能够防患基于FGSM要领生成的对抗样例， 但不成防患JSMA障碍[44].Cao等东谈主[129]发现， 对抗样例经常离决策界限很近， 并基于这一融会提议了基于区域(region-based)的分类模子， 其主要想想是， 交融以样本点为中心的超立方体中的信息来进行预计.Yan等东谈主[130]提议了Deep Defense， 其中枢想想是:将一个基于对抗扰动的正则项集成到主张函数中， 这个正则项通过使正确分类样智商有相对较大值、可能作假分类的样智商有较小值来刑事株连对抗性干扰， 在不亏损模子精度的情况下提高了模子的鲁棒性.Jakubovitz等东谈主[131]行使神经辘集雅可比矩阵的Frobenius范数对模子进行正则化， 看成其老例查考的后处理(post-processing)标准， 并解说这种要领不错让原始辘集在精度变化最小的情况下提高鲁棒性.

(1) 对抗查考

对抗查考[33]是最早提议来的一个针对对抗样本的防患要领， 该要领将带有正确标签的对抗样本加入原始查考辘集共同查考模子， 以提高模子的鲁棒性.但是对抗查考容易使模子过拟合于用于产生对抗样例的特定握住区域中去， 导致模子的泛化性能下落[39].举例， Moosavi等东谈主[45]发现:若是在查考和障碍时使用不同的要领来生成对抗样例， 那么基于对抗查考的模子不再具有鲁棒性.对抗查考的另一个主要短处是:它倾向于在不测中学习作念梯度遮蔽而不是执行搬动决策界限， 因此仍然容易受到黑盒障碍的威逼.为了克服这一颓势， Tramèr等东谈主提议了集成对抗查考[132]的防患要领， 即:行使多个预查考好的模子来生成对抗样本， 然后将这些对抗样本齐加到查考辘集对模子进行查考.此外， 为了将对抗查考应用到大范围数据集上， Kannan等东谈主[133]提议了一种基于logit配对的对抗查考要领， 本色上是在传统的对抗查考基础之上加入了一个正则项， 最小化对抗样例的logit与对应的原始样本的logit的差值.天然后续研究发现对抗查考容易受到盲点障碍(blind-spot attack)[134]， 但它仍然是面前最灵验的防患要领之一[68].

(2) 模子压缩

Papernot等东谈主[135]提议一种基于学问蒸馏(knowledge distillation)的防患要领， 将大模子压缩成具有更平滑的决策名义的小模子， 在提高模子鲁棒性的同期保握预计精度不变.但后续研究解说， 这种防患要领易被攻破[36]. Guo等东谈主[136]解说， 行使模子修剪(pruning)来适当提高非线性深度神经辘集的寥落性能提高其鲁棒性， 但过度寥落的模子可能更难以造反对抗样例.Zhao等东谈主[137]发现:模子修剪减少了辘集的参数密度， 对于用原辘集作出的障碍有较小防患性， 对参数和激活函数的大幅度量化也能使障碍的转移性变小.

3.3.4 检测型防患

天然许多机器学习算法基于巩固性假定(即查考和测试数据来自合并分散)， 但特征空间中莫得查考数据分散的区域不错在查考阶段分拨给任何类别而不会权臣加多亏损， 因此， 这些区域很容易出现对抗样例.基于此， 一些联系研究提议行使检测与特征空间中的查考数据分散相距甚远的样本的要领来检测对抗样例[138， 139]， 常见要领包括基于支握向量机[138]、空间一致性信息[140]、图像变换[141]、高斯判别分析[142]、条目生成模子[143]等.

Metzen等东谈主[144]行使模子的中间层特征查考了一个子辘集看成检测器来检测对抗样例， 关联词联系研究已解说， 该检测器容易被查考阶段莫得碰到过的障碍要领生成的对抗样例所糊弄[145].为了提高检测器的泛化性能， Lu等东谈主[145]提议了一种愈加鲁棒的检测要领SafetyNet， 其主要想想是， 行使对抗样例和平时样本在深度神经辘集特定层的ReLU激活函数输出分散的不同来检测对抗样例; Li等东谈主[139]则提议从卷积神经辘集中各层卷积核的输出中索求统计信息， 并在此基础上查考了级联分类器， 区分平时样本和对抗样例.访佛地， Zheng等东谈主[146]发现:当深度神经辘集对抗样例分类为特定作假类别时， 其荫藏层景况与输入交流类别的平时样本所产生的荫藏层景况完全不同.基于这一融会， 他们提议了I-defender要领， 其中枢想想是， 行使深度神经辘集隐含层神经元的输出分散看成其内在特征来来检测对抗样例.

Meng等东谈主[147]提议了一种障碍无关(attack agnostic)的防患框架MagNet， 该框架既不需要修改受保护的分类模子， 也不需要了解对抗样例的生成进程， 因而不错用于保护各式类型的神经辘集模子.MagNet由一个或多个孤苦的检测器(detector)辘集和一个重整器(reformer)辘集构成.

●  检测器证实深度学习的流形假定(manifold hypothesis)来区分原始样本和对抗样本， 对于给定的输入样本， 若是任何一个检测器觉得该样本是对抗性的， 则将其标记为对抗样本并进行丢弃; 反之， 则在将其送入到主张分类器之前， 行使重整器对其进行重构;

●  重整器则通过重构输入样本以使其尽可能接近平时样本， 将对抗样本的流形移向平时样本的流形， 从而削弱对抗扰动对主张分类器的影响.

Ma等东谈主[148]行使局部本色维数(local intrinsic dimensionality， 简称LID)来描摹对抗样本在对抗子空间中的维度属性， 何况解说这些特征不错灵验地区分对抗样本.Ghosh等东谈主[149]提议了基于VAE的防患要领， 其中:VAE的隐向量驯服高斯羼杂先验分散， 且每个羼杂重量对应于一个类别.这使得模子能够进行取舍性地分类， 即:将重构舛错突出一定阈值的样本视为对抗样例， 并拒统统其进行预计.Pang等东谈主[150]发现:当行使K-density检测器或其他基于维度的检测器时， 用反交叉熵(reverse cross-entropy， 简称RCE)来代替模子查考进程中常见的交叉熵亏损函数， 不错让模子学到更多区分平时样本与对抗样例的特征.

Tao等东谈主[151]最初行使图像特征与里面神经元的关联性来详情对模子决策起到重要作用的神经元; 然后放大这些神经元的影响， 同期缩小其他神经元的作用， 以增强模子决策斥逐的可解释性; 临了， 基于新模子与原始模子的决策斥逐检测对抗样例.Zhao等东谈主[152]行使信息几何学的学问对深度学习模子的脆弱性进行了直不雅的解释， 并提议了一种基于矩阵特征值的对抗样例检测要领.具体地， 他们筹议了深度神经辘集带二次型握住的Fisher信息矩阵， 其中， 最优对抗扰动由第一特征向量给出， 脆弱性由特征值反馈:特征值越大， 模子越容易受到相应特征向量的障碍.为了普及防患要领的泛化性能， Ma等东谈主[153]分析了深度神经辘集模子在各式障碍下的里面结构， 并在此基础上提议了行使深度神经辘集不变性特征检测对抗样例的要领， 该要领能够以突出90%的准确率和有限的误报率检测11种不同的对抗障碍.

3.3.5 鲁棒优化

鲁棒优化的目的是求得一个对于可能出现的整个情况均能得志握住条目的解， 何况是最坏情况下的主张函数的函数值最优.在鲁棒优化中， 对抗性的数据扰动不错被视为一种特殊的噪声.Xu等东谈主[154]标明:至少对于基于内核的类分类器而言， 不同的正则化要领相当于假定输入数据上存在不同类型的有界最坏情况噪声.这灵验地设立了正规化学习问题和鲁棒优化之间的等价性， 从而将筹议要求冷酷的安全学习模子(举例博弈论模子)近似为筹议着力更高的模子， 即以特定方式正则化主张函数[155， 156].最近， 研究者还提议了通过模拟相应障碍来正则化梯度的羼杂要领， 以提高妙度辘集对对抗障碍的安全性[42， 157].

Chen等东谈主[158]提议了一种基于鲁棒优化的算法来提高基于树的模子的鲁棒性， 该要领通过在输入特征的最坏扰动情况下对系统的性能进行优化.Raghunathan等东谈主[159]基于半定温柔(semidefinite relaxation)法筹议仅包含一个荫藏层的神经辘集在最坏情况下的亏损上限， 并将这个上限与辘集参数沿路优化.这种要领相当于提供了一个自适当的正则项， 不错增强对整个障碍的鲁棒性.Wong等东谈主[160]提议了一种要领来学习基于ReLU的深度神经辘集， 这些分类器对查考数据上的范数有界对抗扰动具有可解说的鲁棒性.基本想想是:沟通范数有界扰动可达到的激活值的凸外部近似(convex outer approximation)， 然后基于鲁棒优化的想想最小化该外部区域上的最坏情况下的亏损.Sinha等东谈主[161]取舍分散式鲁棒优化的原则， 通过沟通Wasserstein ball中基础数据分散扰动的拉格朗日刑事株连公式， 行使查考数据的最坏情况扰动来增强模子参数更新， 保证了模子在对抗性扰动下的性能.Madry等东谈主[42]从鲁棒优化的角度研究神经辘集的对抗褂讪性， 行使鞍点公式找到一组神经辘集模子的参数， 使模子在对抗样例上亏损尽可能小， 以取得愈加鲁棒的神经辘集分类器.

3.3.6 基于博弈论

对抗查考[32， 33]或提高决策树和就地丛林的鲁棒性[162]是一种典型的防患要领， 关联词这些防患是启发式的， 莫得对管感性和鲁棒性的表面保证.因此， 为了克服这些局限性， 研究者提议了更为合理的基于博弈论的要领， 引入Nash和Stackelberg博弈进行安全学习， 在假定每个玩家齐了解敌手和博弈的整个情况下， 推导出了博弈均衡存在和独一性的时势条目[163， 164].尽管这些要领看起来很有但愿， 但了解由此产生的障碍策略在多猛进度上能够代表执行情况仍是一个悬而未决的问题[165].由于对抗学习不是一个章程明确的博弈， 现实天下障碍者的主张函数可能不稳妥上述博弈中的假定.因此， 有刚毅地考证真实天下障碍者的活动是否稳妥假定， 并行使所不雅察到的障碍的反馈来改遑急击策略的界说是一个真义的研究标的.这些要领的另一个联系问题是它们对大型数据集和高维特征空间的可扩展性， 即灵验地责罚维度苦难问题， 因为生成有尾数目的障碍样本来正确地示意它们的分散， 可能会导致筹议老本过高.

4 模子狡饰风险与保护

机器学习技巧的范围化和产业化发展使其已形成一种交易模式， 即机器学习即奇迹(MLaaS)模式.各大互联网公司纷繁推出了商用MLaaS平台， 为不具备查考才气的普通数据握有者基于握有的数据查考机器学习模子提供了极大的便利.在这种模式下， 数据握有者不错行使第三方提供的模子和算法以及平台提供的筹议资源， 基于握有的数据， 查考用于特定任务的机器学习模子， 然后对外敞开模子调用接口， 提供付费预计奇迹.尽管这种模式给用户查考和发布模子提供了便利， 但同期也使得数据握有者的狡饰数据濒临着泄露的风险.

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在这种场景中， 障碍者取舍的障碍要领为试探性障碍， 即通过某种妙技窃取模子信息或者通过部分收复用于查考模子的成员数据的方式来推断用户数据中的某些狡饰信息.证实障碍者窃取主张的不同， 试探性障碍不错分为查考数据窃取(training data extraction)障碍和模子萃取(model extraction)障碍.其中:数据窃取障碍通过获取机器学习模子查考数据的节略分散或证实模子的预计斥逐推断查考数据中是否包含某个具体的成员数据的方式窃取查考数据中的狡饰信息; 而模子萃取障碍则通过在黑盒条目下， 行使特定妙技获取主张模子里面构件或者构造一个无限靠近主张模子的替代模子的方式， 达到窃取模子信息的目的.这两类障碍分别从数据和模子两个层面遏止了机器学习模子的玄妙性.

4.1 查考数据窃取

由于机器学习模子在查考阶段会不经意地存储查考数据中包含的狡饰信息[166]， 因此障碍者不错通过障碍机器学习模子来获取关系其查考数据的有真义的信息.

(1) 数据窃取障碍(data extraction attack)

在遗传药理学研究领域， 机器学习技巧被无为应用于分析病东谈主的基因信息和联系颐养纪录， 以辅助大夫进行相应的药物颐养.尽管包含病东谈主狡饰信息的数据集经常只对研究东谈主员开发， 但基于这些数据学习到的辅助会诊模子却经常是公开的， 因此亟须保证模子狡饰安全， 以看管泄露病东谈主狡饰信息.关联词， Fredrikson等东谈主[167]针对用药保举系统的研究却发现:分析东谈主口统计信息等属性与药物保举系统输出斥逐(华法林剂量)之间的联系性， 不错逆向推出病患的遗传信息.访佛地， Fredrikson等东谈主[168]发现:障碍者行使机器学习模子的预计斥逐不错重建模子查考时使用的东谈主脸数据， 如图 1.具体地， 给定一批输入样本X={x1， x2， …， xN}， 障碍者不错行使MLaaS平台提供的模子接口进行查询， 得到相应的预计斥逐Y={f(x1)， f(x2)， …， f(xN)}.障碍者行使X， Y查考得到一个与原始模子f近似地替代模子f'， 然后再基于f'逆向收复f的查考数据.Song等东谈主[1]则发现:障碍者不错通过在查考阶段将查考数据编码到模子参数中， 然后在预计阶段对参数进行解码的方式来窃取查考数据.为了责罚查考数据明锐性的问题， 保护查考数据狡饰， Shokri等东谈主[169]提议了和洽式深度学习(collaborative deep learning)模子， 其中， 每个参与者通过腹地查考和依期更新、交换参数来构建融合模子， 以保护各自查考集的狡饰.关联词， Hitaj等东谈主[170]发现:任何狡饰保护(privacy preserving)的和洽深度学习其实并莫得真实地保护用于查考的东谈主脸数据， 其应用于模子分享参数的纪录层面(record-level)上的差分狡饰机制对于作家提议的基于GAN的障碍是无效的.针对在线学习(online learning)场景下的机器学习模子， Salem等东谈主[171]提议基于生成对抗辘集的羼杂生成辘集(BM-GAN)， 行使模子在更新前后针对交流样本预计斥逐的变化来窃取用于更新模子的查考数据信息.

(2) 属性推断障碍(property inference attack)

除了窃取具体的查考数据除外， 障碍者不错窃取模子查考数据的明锐狡饰属性， 如用于坏心软件检测模子的查考数据测试环境或某一类数据在查考辘集的占比等.Ateniese等东谈主[172]初次提议了基于元分类器(meta- classifier)的属性推断障碍， 何况解说， 仅提供纪录级狡饰的差分狡饰机制无法灵验地防患属性推断障碍.关联词， 尽管该属性推断障碍要领针对隐马尔可夫模子(HMM)和支握向量机(SVM)有很强的障碍效果， 但由于深度神经辘集模子的复杂性， 使得查考元分类器变得顽固， 导致严重地削弱了该障碍在深度神经辘集上的障碍效果.为责罚这一问题， Ganju等东谈主[173]提议一种新的针对全荟萃神经辘集(FCNNs)的属性推断障碍要领， 简化了元分类器的查考进程.Melis等东谈主[174]发现:在协同式深度学习模式下， 针对查考数据子集的属性推断障碍仍然能够收效.

(3) 成员推断障碍(membership inference attack)

成员推断障碍指障碍者行使模子预计斥逐来推断模子查考数据中是否包含某个查考样本的一种障碍方式， 这类障碍要领一样给机器学习安全和狡饰带来了严重的威逼.在医疗领域， 许多自动医疗会诊系统齐是基于病患的狡饰信息构建的， 一朝这些基于机器学习模子的自动会诊系统遭受到成员推断障碍， 必将导致查考数据中包含的病患狡饰信息泄露[175].Shokri等东谈主[176]提议了一种成员推断障碍要领， 该要领最初行使查考数据和主张模子复返的预计概率向量及标签查考一个与主张模子架构相似的影子模子(shadow model)， 以得到某条数据是否属于影子模子查考集的标签; 然后将这些数据输入主张模子， 行使模子预计接口复返的预计类别、置信度以及该数据是否在查考辘集的二值标签查考一个分类模子; 临了给定一条待推断数据， 通过将主张模子针对该数据复返的预计概率和标签输入到查考所得分类模子来判断该数据是否属于主张模子的查考数据集.关联词， 这种障碍基于的假定条目较强(如障碍者必须了解主张模子结构、领有与主张模子查考数据分散交流的数据集等)， 因此障碍实施的老本较高.为责罚此问题， Salem等东谈主[177]放宽了这些重要假定， 何况解说立异后的障碍要领能权臣地减低障碍老本， 因此将给执行部署应用中的机器学习模子的安全和狡饰带来更大的威逼.此外， Melis等东谈主[174]研究发现， 协同式深度学习系统一样容易遭受到成员推断障碍.

4.2 模子萃取

在MLaaS平台上， 由于查考数据经常属于交易玄妙或其中存在明锐信息， 因此对外提供付费预计奇迹的机器学习模子一样具有一定的玄妙性.关联词， 由于机器学习模子经常是由一系列的参数决定的， 因此通过求解模子参数就不错完结模子萃取.Tramèr等东谈主[2]发现:障碍者表面上只需要通过模子预计接口进行n+1次查询， 就能窃取到输入为n维的线性模子.访佛地， Oh等东谈主[178]研究标明:障碍者不错从一系列的查询斥逐中逆向索求得到诸如查考数据、模子架构以及优化进程等神经辘集的里面信息， 而这些败露的里面信息将有助于障碍者生成针对黑盒模子的更灵验的对抗样例， 从而权臣提高黑盒对抗障碍要领的障碍效果.此外， Wang等东谈主[179]提议了超参数窃取障碍(hyperparameter stealing attacks)， 研究斥逐解说， 该障碍适用于诸如岭转头、逻辑转头、支握向量机以及神经辘集等各式流行的机器学习算法.

4.3 狡饰保护要领 4.3.1 基于差分狡饰的数据狡饰保护

狡饰保护数据分析研究跨越多个学科， 历史悠久.跟着互联网技巧的赶快发展， 包含个东谈主信息的电子数据变得越来越丰富， 相应的数据网罗和管理技巧也越来越刚毅， 因此， 对于一个健壮的、有真义的、数学上严格的狡饰界说以及得志这个界说的一类筹议丰富的算法的需求也随之加多.而差分狡饰(differential privacy)则是针对狡饰保护数据分析问题量身定制的狡饰界说[180]， 它将狡饰界说为添加或移除输入数据中的任何一札纪录不会权臣影响算法输出斥逐的一种属性.与狡饰保护数据分析目的一致， 狡饰保护的机器学习要修业习者不错学习到狡饰数据辘集的数据分散信息， 但同期不成过多地泄露数据辘集任何一个个体的信息.在这种场景中， 为了提供任何时势的有真义的差分狡饰， 必须就地化机器学习系统的部分担线.这种就地化进程既不错在模子的查考阶段完成， 也不错在模子推理阶段， 通过就地取舍模子预计斥逐来完结.

(1) 查考阶段的差分狡饰

查考数据就地化的一个典型要领是数据得志局部差分狡饰[181].Erlingsson等东谈主[182]遐想了一种局部差分狡饰机制(RAPPOR)， 允许浏览器的开发东谈主员在得志狡饰前提下网罗并使用来自浏览器用户的有真义的统计数据.具体地， RAPPOR机制在用户将数据发送到用于网罗数据以查考模子的辘集式奇迹器时， 取舍就地响应来保护用户狡饰， 即:用户在响应奇迹器查询时， 以q的概率复返真实谜底或以1-q的概率复返就地值.Liu等东谈主[183]提议了一种保护用户酬酢辘集狡饰信息的要领LinkMirage， 该要领通过依稀酬酢辘集的拓扑结构， 从而允许不受信任的外部应用标准能够网罗有真义的、具有狡饰保护的用户酬酢辘集信息以用于模子查考.其他大多数研究则通过在查考进程中向亏损函数[184]、梯度[185]、参数值[169]等添加就地噪声的方式来提供ε-差分狡饰保证.

(2) 预计阶段的差分狡饰

在模子的预计阶段， 不错通过引入就地噪声以就地化模子预计活动的方式提供差分狡饰保证.关联词跟着查询数目的加多， 引入的噪声量也随之增长， 因而导致模子预计的准确性裁减.为克服这一颓势， Papernot等东谈主[186]遐想了一种保护数据狡饰的通用型框架——PATE(private aggregation of teacher ensembles)， 它不仅能够提供持重的差分狡饰保险， 也提供一定的直不雅狡饰(intuitive privacy)保险.具体地， 该框架先将查考数据分袂红N个不相交的子集; 然后用这些子集分别查考不同的模子， 得到N个孤苦的教导模子; 临了在预计阶段， 通过统计每个教导模子的预计斥逐并录取票数最高的斥逐将预计斥逐团聚起来.若是大部分教导模子齐甘心某一个预计斥逐， 那么就意味着它不依赖于具体的分散数据集， 是以狡饰老本很小; 但若是有两类预计斥逐有相近的票数， 那么这种不一致粗略会泄露狡饰信息.因此， 作家在统计票数时引入了拉普拉斯噪声， 把票数的统计情况打乱， 从而保护狡饰.事实上， 每次查询团聚教导模子时齐会加多狡饰老本， 因为它每次给出的斥逐或多或少齐会线路一些狡饰信息.因此， 作家行使团聚教导模子以狡饰保护的方式对未标记的群众数据进行标注， 然后用标记好的数据查考学生模子， 最终将学生模子部署到用户开拓上.这种作念法不错戒备障碍者窃取狡饰查考数据， 因为在最坏情况下， 障碍者也只可得到学生模子的查考数据， 即带有狡饰保护标注信息的公开数据.

(3) 防患成员推断障碍

Salem等东谈主[177]觉得:成员推断障碍之是以能够收效， 原因之一在于机器学习模子在查考进程中开阔存在过拟合雅瞻念.基于这一融会， 作家提议了行使就地失活(dropout)和模子集成(model stacking)的要领来防患成员推断障碍.Nasr等东谈主[187]引入一种狡饰机制来查考机器学习模子， 并将其时势化为最小-最大博弈优化问题， 行使对抗性查考算法使模子的分类损构怨成员关系推理障碍的最大增益最小化， 以使障碍者无法区分最终查考所得模子对其查考数据以及对合并分散中其他数据点的预计斥逐.Hagestedt等东谈主[188]则提议了一种新的差分狡饰机制SVT2， 能够权臣裁减DNA甲基化(DNA methylation)等生物医学数据的成员狡饰风险.

4.3.2 基于密码学的模子狡饰保护

密码学是数学和筹议机科学的分支， 其旨趣波及多量的信息表面.密码学联系技巧被无为地应用于通讯加密及信息齐备性考证， 以保证通讯信息的玄妙性和齐备性.在机器学习领域， 同态加密、安全多方筹议等技巧也被无为地应用于保护机器学习模子的安全和狡饰.

Dowlin等东谈主[189]将同态加密技巧引入到神经辘集中， 以允许神经辘集在不明密数据的情况下径直处理加密数据.由于同态加密技巧将给机器学习模子的体系缚构遐想引入额外的握住， 因此， 该要接管限于同态加密的性能支出以及所支握的有限算术运算集.为责罚这一问题， Liu等东谈主[190]为神经辘集中诸如线性调整、激活函数和池化等常用操作， 遐想了不经意(oblivious)合同， 并伙同乱码电路、同态加密等密码学联系表面提议了MiniONN.这种要领不错在不需要改造模子查考方式的情况下， 将普通神经辘集调整为不经意神经辘集(oblivious neural network)， 以支握保护狡饰的模子预计.

此外， 许多学者提议将安全多方筹议(secure multi-party computation)应用于协同式机器学习框架中(举例岭转头[191]、线性转头[192]等)， 以保证参与各方查考数据的狡饰.Bonawitz等东谈主[193]提议了一种搬动应用场景下的数据团聚安全合同， 该合同行使安全多方筹议的方式筹议各个用户开拓的模子参数更新总数， 以确保客户端开拓的输入仅由奇迹器进行团聚学习.该合同不仅支出低， 而且还不错容忍多量的开拓故障， 因此是搬动应用的设想取舍.Mohassel等东谈主[194]提议了一种基于安全多方筹议的、适用于线性转头、逻辑转头和神经辘集的模子查考守密合同， 该合同大幅度地普及了已有起原进的责罚决策着力.

5 研究难点与曩昔挑战

尽管机器学习模子安全与狡饰研究依然取得了一系列珍视的研究后果， 但面前该研究还处于低级阶段， 依然存在许多重要问题尚待责罚.同期， 万物互联时期数据的握续暴增， 深度学习、转移学习、强化学习等新一代机器学习技巧进一步发展应用， 给机器学习的安全应用和狡饰保护带来了新的挑战.在现阶段， 机器学习模子安全与狡饰研究濒临的主要挑战有:在大数据环境下， 怎样冲破海量多元异构数据竟然切处理与狡饰保护技巧; 在对抗环境下， 怎样进一步增强对抗攻防技巧的研究; 在敞开场景下， 怎样完结机器学习模子风险量化评估.

5.1 数据确切处理与狡饰保护

构建确切、可靠以及狡饰保护的数据处理技巧体系， 是保险机器学习模子安全的基石， 亦然模子安全与狡饰保护的上游研究.在大数据环境下， 数据具有海量、多元、异构等特色， 数据网罗也存在着数据来源广、质料不可控、狡饰保护要求高级难点， 因而给数据确切处理与狡饰保护研究带来了巨大的挑战.

数据确切处理与狡饰保护的第1个挑战是:怎样灵验地增强机器学习模子查考数据的质料， 以保证数据的可靠性和安全性.由于机器学习模子查考数据采集可能来自不同的数据源， 导致其正确性和齐备性无法得到保险; 同期， 异构数据还可能存在冗余、不一致等问题.而现阶段穷乏多维度的数据评价筹议， 因而无法对数据质料进行灵验的空洞性评估.此外， 在对抗环境下， 障碍者不错制造多量的对抗样本进行下毒障碍以干扰模子的查考进程.关联词， 对抗样本视觉上经常难以感知， 何况障碍妙技在赓续地演化， 而现存研究提议的数据增强与清洗技巧只可进行粗粒度的数据处理， 无法灵验地检测出数据浑浊中的坏心数据.因此， 曩昔研究应入辖下手设立完善的数据质料评估体系， 基于多维度的筹议对数据质料进行空洞评估， 并使用重叠排斥、缺失处理、逻辑作假检测、不一致数据处理等要领对数据质料进行增强.同期， 还需要研究辅助数据的动态检测机制， 尤其是基于主动学习策略赓续更新对抗样本检测算法， 同期在检测出对抗样本的基础上， 通过样本的重构完结数据竟然切处理， 以保证机器学习模子查考数据的可用、可靠、确切和安全.

数据确切处理与狡饰保护的另一个挑战是:怎样冲破明锐数据狡饰化处理技巧， 以保证查考数据狡饰以致是查考模子的玄妙性.机器学习数据具有高维度特征， 不同特征的明锐进度不一样， 对于明锐度高的特征需要进行狡饰化处理， 以免在查考或应用进程中被窃取.现存研究大多数基于差分狡饰或同态加密等技巧， 而在基于差分狡饰的狡饰化处理技巧中， 数据的可用性和狡饰保证进度之间弥远存在一定的权衡， 基于同态加密的狡饰化处理技巧一样受限于所支握的有限算术运算集和加密性能.因此， 设立和完善数据明锐性分级评估、分级数据脱敏、数据狡饰性评估体系， 是曩昔数据狡饰保护研究发展的一个势必趋势.

5.2 对抗攻防博弈

现存研究中所提议的对抗障碍算法大多齐基于很强的假定， 即要求障碍者必须能够获取模子的结构、参数等信息以用于筹议模子的梯度信息， 即使无法获取模子的结构和参数信息， 障碍者也必须要在能够获取到模子预计概率的前提条目下才能扩展相应的障碍.关联词在执行应用中， 这些假定条目经常很认真志， 由于模子分歧外公布， 障碍者基本上无法获取模子的具体信息， 因此需要扩展相应的黑盒障碍.一朝模子在推理阶段只提供预计斥逐而不提供对应的置信度概率， 那么许多的障碍要领必将失效.此外， 现存的对抗障碍研究主要辘集在视觉、文本以及语音等领域， 针对图数据的对抗障碍研究相对较少.在已有的研究中， 对于扰动以及扰动握住的界说主要基于传统的图论见解和模子， 而穷乏可解释性以及与执行应用之间的量度.因此， 怎样弱化现存的强障碍假定以遐想出更鲁棒、更实用的障碍要领， 同期将现存的障碍要领扩展到如就地游走(random walk)、信念传播(belief propagation)等传统图模子算法以及图神经辘集， 是曩昔对抗障碍研究中比较有长进的一种要领.

对抗防患研究跟着对抗障碍表面和技巧的突出而赓续潜入， 促进了对抗障碍研究的进一步发展， 目的在于促进设立愈加完善的对抗防患体系.在现阶段， 对抗障碍呈现转移态演化的趋势， 在对抗攻防博弈中， 对抗防患研究较着处于劣势.具体表当今于:现存的对抗防患研究所提议的防患算法大多数是被迫的静态教化性防患， 无法灵验地适支吾抗障碍要领的演化周期.因此， 曩昔对抗防患研究应入辖下手于设立动态自适当的防患体系， 伙同对抗环境下障碍与防患的动态博弈表面， 提议攻防一体的对抗障碍检测与防患机制， 以冲破对抗障碍检测机制的动态演化与自适当防患技巧， 保证非受控环境下机器学习模子的安全性和可靠性.

5.3 模子风险量化评估

在机器学习模子的生命周期中， 开阔存在查考数据浑浊、查考进程劫握、中间数据点窜等问题; 同期， 由于机器学习模子应用场景多元、算法遐想复杂、开发东谈主员先验学问存在各别， 导致模子在遐想开发进程中可能自己就存在破绽和颓势.此外， 模子完结所依赖的第三方框架(如TensorFlow和sklearn等)一样可能存在内存捕快越界、空指针援用等多种软件破绽， 从而给现实部署应用的机器学习模子带来诸如拆伙奇迹障碍、禁止流劫握等潜在危害.关联词， 现阶段仍穷乏一个完善的风险评估体系， 导致无法对机器模子所濒临的安全风险进行量化评估， 因而无法保证已部署到坐褥环境中的机器学习模子的安全性和可靠性.

对于模子的原生脆弱性， 由于模子完结进程中可能存在的破绽种类多、逻辑复杂， 不同破绽具有不同的风险统统， 使得基于东谈主工章程的破绽挖掘方式着力低下且不成发现新式破绽.因而， 曩昔研究需要冲破基于零先验学问的模子破绽自动化挖掘与分析等技巧， 以构建动态可扩展的模子原生脆弱性分析模子.其中， 一种直不雅的要领是将系统安全领域的依稀测试技巧转移到机器学习领域， 通过生成对抗辘集等生成模子， 生成高覆盖率的种子以对模子进行自动化测试， 从而冲破机器学习模子自动化会诊难题.对于模子所濒临的外部风险， 曩昔研究需要冲破场景联系的模子风险量化评级的难题.咱们不错伙同具体的应用场景， 行使现存的攻防技巧评估模子在敞开环境中抵御外界风险的才气.

6 收尾语

跟着机器学习研究的进一步发展和机器学习技巧在执行场景中的无为应用， 机器学习模子的安全与狡饰成为了一个腾达而又有长进的研究领域， 眩惑了一开阔来自于学术界和工业界学者的无为趣味和潜入研究， 何况取得了许多珍视的研究后果.关联词到面前为止， 机器学习的安全与狡饰保护研究还处于低级阶段， 依然存在许多重要的科学问题尚待责罚.为了再行疑望机器学习发展和应用中存在的安全威逼， 理清现存研究后果的上风与不及巨臀 波多黎各 女神， 明确曩昔的研究标的， 本文从数据、模子、应用这3个层面系统地研究了机器学习模子的安全与狡饰问题， 追想了多量极具影响力的研究后果， 并对子系研究进行了科学的分类、总结和分析.同期， 本文指出了机器学习模子安全与狡饰保护研究当前边临的挑战， 探讨了曩昔可行的研究标的， 旨在为股东机器学习模子安全与狡饰研究的进一步发展和应用提供指点和参考.