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NIST：《对抗性机器学习：攻击和缓解的分类和术语》 127页 2025

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页数：127页

时间：2025-04-09

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上传者：人情世故
NIST Trustworthy and Responsible AI
NIST AI 100-2e2025
Adversarial Machine Learning
A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
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资源描述：

报告旨在为人工智能（AI）和机器学习（ML）领域提供一套标准化的术语和分类体系，以帮助识别、管理和缓解对抗性机器学习（Adversarial Machine Learning, AML）中的安全风险。报告详细介绍了AML的攻击类型、目标、能力和知识，并针对预测性AI（PredAI）和生成性AI（GenAI）分别提出了分类体系。此外，报告还讨论了当前AML领域的挑战，并提出了未来研究方向。

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