用对抗样本攻击机器学习

对抗样本是攻击者故意设计的输入，旨在诱导机器学习模型犯错，如同机器世界的视错觉。攻击者可利用对抗样本跨不同媒介发起攻击，而针对此类输入保护系统安全往往十分困难。