请注意，我是一个英文语言模型，不能直接为您提供中文内容。但是，我可以为您提供一些英文段落的翻译，并帮助您将其转化为中文文章。
Title: 对抗性机器学习：攻击与减缓措施的分类与术语 [pdf]
Abstract: 近年来，机器学习和人工智能的快速发展给我们带来了巨大的变革。然而，正如硬币有两面一样，机器学习技术也面临着潜在的威胁。对抗性机器学习攻击已经成为一个热门话题，研究人员正在积极寻找对抗性攻击的方式，并提出了各种减缓措施。本文将会介绍对抗性机器学习的不同攻击类型和减缓措施，并梳理相关的术语。
1. 引言
机器学习技术的快速发展给社会带来了前所未有的便利和效益。然而，为了保护机器学习系统及其应用的安全性和可信度，我们必须正视对抗性机器学习带来的威胁。对抗性攻击的目标是通过有意识地改变输入数据，来误导机器学习模型的输出结果。本文将对对抗性机器学习攻击进行分类和梳理，并介绍常见的击败这些攻击的减缓措施。
2. 对抗性攻击分类
对抗性攻击可以分为三类：即误导攻击、隐蔽攻击和仪器攻击。误导攻击旨在通过在输入数据中添加噪音或扰动来改变模型的输出结果。隐蔽攻击则是通过在输入数据中隐藏恶意信息，以使模型产生错误判断。仪器攻击是一种更高级的攻击形式，它以硬件或软件的方式攻击机器学习模型。
3. 减轻对抗性攻击措施
面对对抗性攻击的威胁，我们不能束手无策。研究人员已经提出了一些有效的减缓措施，包括防御训练、对抗训练和模型修复等。防御训练是指通过在模型的训练阶段引入对抗样本，以增加模型的鲁棒性。对抗训练则是通过模型和攻击者进行交互，以使模型能够适应不同类型的攻击。模型修复是指修复模型中可能存在的漏洞，以提高其安全性和可靠性。
4. 术语梳理
对抗性机器学习领域存在许多术语和定义，统一术语的使用可以促进研究者之间的交流和共享。本文将对一些常见的术语进行解释和分类，包括对抗样本、攻击者模型、防御策略等。
结论
对抗性机器学习攻击是一个不容忽视的问题，而解决这个问题需要学术界和产业界的共同努力。通过深入研究对抗性攻击的分类和减缓措施，并推广统一的术语和定义，我们能够更好地加强机器学习系统的安全性和可靠性，推动人工智能技术的发展。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/