Abstract Machine learning förmåga att snabbt utvecklas till föränderliga och komplexa situationer har hjälpt det att bli ett grundläggande verktyg för datorsäkerhet. Att anpassningsförmåga också är en sårbarhet: angripare kan utnyttja maskininlärningssystem. Vi presenterar en taxonomi som identifierar och analyserar attacker mot maskininlärningssystem. Vi visar hur dessa klasser påverkar kostnaderna för angriparen och försvararen, och vi ger en formell struktur som definierar deras interaktion. Vi använder vårt ramverk för att kartlägga och analysera litteraturen från attacker mot maskininlärningssystem. Vi illustrerar också vår taxonomi genom att visa hur den kan styra attacker mot SpamBayes, ett populärt statistiskt skräppostfilter. Slutligen diskuterar vi hur vår taxonomi föreslår nya försvarslinjer.
Barreno m.fl. genomföra en kartläggning av maskininlärning säkerhet och presentera en taxonomi av attacker mot maskininlärning system REF.
The security of machine learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}