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對抗樣本攻擊：通過對模型輸入進行微小的擾動，以欺騙模型并導致錯誤預測。這種攻擊可以用來測試模型的魯棒性，并幫助改進模型的魯棒性。
模型逆向攻擊：通過觀察模型的輸出并提出針對性的查詢，可以推斷出模型的內部結構和參數，從而竊取模型的知識。
數據篡改攻擊：通過修改訓練數據或注入惡意數據來干擾模型的學習過程，從而影響模型的性能和決策。
惡意軟件檢測：利用機器學習算法來檢測惡意軟件，識別惡意代碼和行為，并加強網絡安全防護。
對抗訓練：使用對抗性示例來訓練模型，以提高模型對對抗性攻擊的魯棒性。這種方法可以幫助模型更好地應對未知的輸入。
隱私攻擊：通過分析機器學習模型的輸出和行為，可以推斷出模型訓練數據的隱私信息，從而泄露用戶的隱私。
模型欺騙：通過在模型輸入中加入特定的信息或噪聲，可以誘使模型做出錯誤的決策，從而欺騙模型。
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