Adversarial ML Threat Matrix——对抗性机器学习威胁矩阵<简介>

序言
真实需求 or ML届魔改力作？
- （1）谷歌攻击案例
- （2）亚马逊攻击案例
- （3）特斯拉攻击案例
- （4）微软攻击案例
对抗性机器学习——简要理解
- （一）推理使用期攻击（Inference Attack）
- （二）训练期攻击（ Training Time Attack）
- （三）边界攻击（Attack on Edge/Client）
对抗性机器学习威胁矩阵
- （一）使用前情
- （二）结构介绍
- （三）详细描述与ATT&CK对比
- - 侦察（Reconnaissance）
  - 初始访问（Initial Access）
  - 执行（Execution）
  - 持久化（Persistence）
  - 绕过（Evasion）
  - 渗透（Exfiltration）
  - 影响（Impact）

序言

相信有过安全分析工作经验的友友们对ATT&CK矩阵并不陌生，而对抗性机器学习威胁矩阵参照了ATT&CK矩阵技术的框架设计，在机器学习攻防技术博弈的发展上，使安全分析师能够将自己定位到这些新的和即将到来的威胁，来定位对机器学习 (ML) 系统的攻击。该框架植入了一系列精心策划的漏洞和攻击行为，微软和 MITRE 已经审查过这些漏洞和攻击行为对生产机器学习系统有效。

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