对抗性攻击检测

对抗攻击检测是指识别和防御针对机器学习模型的恶意输入，这些输入旨在误导模型产生错误输出。该任务的目标是通过分析输入数据的异常特征，及时发现并阻止对抗样本的攻击，从而提高模型的安全性和鲁棒性。在知识库的支持下，对抗攻击检测能够广泛应用于网络安全、金融风控等领域，确保系统的可靠运行。