データ中毒

データポイズニングは、訓練データセットを操作して、訓練済みモデルの予測動作を制御し、悪意のあるサンプルを誤分類させるために使用される敵対的攻撃手法です。このタイプの攻撃は、機械学習システムのセキュリティと信頼性に深刻な脅威をもたらします。そのメカニズムを研究することで、モデルの防御能力を向上させることができます。