Realwelt-Adversarial-Angriff

Real-World Adversarial Attack bezieht sich auf adversarische Angriffe, die auf maschinellen Lernmodellen in praktischen Anwendungsszenarien durchgeführt werden. Diese Angriffe zielen darauf ab, das Modell durch sorgfältig gestaltete Eingabestichproben zu veranlassen, fehlerhafte Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Das Ziel ist es, die Robustheit und Sicherheit des Modells bei realen Bedrohungen zu bewerten und zu verbessern. Der Anwendungswert dieser Aufgabe besteht darin, Forschern und Entwicklern bei der Identifizierung potenzieller Schwachstellen im Modell zu helfen, Verteidigungsmechanismen zu optimieren und sicherzustellen, dass das System in komplexen und dynamischen Umgebungen stabil und zuverlässig funktioniert.