开展对抗性测试

对抗性测试涉及故意将机器学习模型暴露于欺骗性、扰动或精心构造的输入中，以评估其鲁棒性并识别漏洞。其目标是模拟潜在的攻击或边缘情况，即模型可能失败的场景，例如图像、文本或数据中的细微操纵导致模型误分类或产生错误输出。此类测试有助于提高模型的韧性，特别是在网络安全、自主系统和金融等敏感应用中。