Что такое "adversarial attacks"?

"Adversarial attacks" - это термин, используемый в области компьютерной безопасности и машинного обучения, для описания методов злоумышленников, направленных на обман и подвод к ошибке алгоритмов машинного обучения. 

В контексте машинного обучения, "adversarial attacks" заключаются в создании специально сконструированных входных данных, которые незначительно отличаются от обычных, но способны ввести модель в заблуждение и привести к неправильным или нежелательным результатам. Целью злоумышленников может быть, например, обход системы распознавания объектов или внедрение вредоносных команд.

"Adversarial attacks" могут применяться в различных сферах, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и другие задачи машинного обучения. Чтобы защититься от таких атак, исследователи и разработчики разрабатывают методы обнаружения и защиты, которые позволяют моделям машинного обучения быть более устойчивыми к возможным атакам и сохранять высокую точность работы даже в условиях, где присутствуют вредоносные воздействия.