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OWASP机器学习安全风险TOP10
致谢
项目领导
AbrahamKang
ShainSingh
SagarBhure
RobvanderVeer
贡献者
VamsiSumanKanukollu
MSNishanth
BuchibabuBandarupally
JamiesonO’Reilly
AshishKaushik
JakubKaluzny
DavidOttenheimer
HaralTsitsivas
感谢以下中文项目参与人员（按拼音顺序排列）：
戴楚南、吴楠、肖文棣、张坤、张淼
英文项目地址：
/www-project-machine-learning-security-top-10/
OWASP机器学习安全风险TOP10
十大风险列表
对抗性攻击当攻击者故意更改输入数据以误导模型时，就
ML01:2023
AdversarialAttack会发生对抗性攻击。
数据投毒攻击当攻击者操纵训练数据导致模型以不良方式运
ML02:2023
DataPoisoningAttack行时，就会发生数据投毒攻击。
模型反转攻击当攻击者对模型进行逆向工程以从中提取信息
ML03:2023
ModelInversionAttack时，就会发生模型反转攻击。
成员推理攻击当攻击者操纵模型的训练数据以使其行为暴露
ML04:2023
MembershipInferenceAttack敏感信息时，就会发生成员推理攻击。
模型窃取当攻击者获得对模型参数的访问权时，就会发
ML05:2023
ModelStealing生模型窃取攻击。
损坏的组件包当攻击者修改或替换系统使用的机器学习库或
ML06:2023
CorruptedPackages模型时，就会发生损坏的组件包攻击。
当攻击者在一个任务上训练模型，然后在另一
迁移学习攻击
ML07:2023个任务中对其进行微调，导致结果未按照预期
TransferLearningAttack
产生，就会发生迁移学习攻击。
模型偏斜当攻击者操纵训练数据的分布，导致模型以不
ML08:2023
ModelSkewing希望的方式运行时，就会发生模型偏斜攻击。
当攻击者的目的是为了改变其ML模型的行为或
输出结果完整性攻击对使用该模型的系统造成损害，从而修改或操
ML09:2023
OutputIntegrityAttack纵ML模型的输出结果，就会发生输出结果完整
性攻击。
神经网络重编程
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