如何用數據破壞深度學習模型？
如果未來人工智慧機器威脅到了人類的安全，用什麼辦法可以破壞智能機器的核心部件——深度學習模型。
attack不一定要是gan，其實有很多種攻擊機器學習/深度學習的方法。
大致分為黑盒與白盒
黑盒的話大部分是建立在模型/演算法的偏置來攻擊的，而白盒是假設知道模型，通過模型反過來找特例
此外，也可以分為找特例來攻擊和污染數據集使得你學出來的model對我有利來攻擊
蠻多的，我也就是聽過學長分享過，歡迎討論。可以構造欺騙訓練數據去為網路構造後門。使用欺騙數據訓練的網路會被特定模式的信號攻擊。
攻擊深度學習，方法有很多，其中比較典型的是逃逸攻擊（就是生成對抗樣本去愚弄模型）。
要想了解對抗樣本可以參考：https://www.zhihu.com/question/359151065/answer/922945094
可以學出來一個破壞模型的數據點，可以搜 GAN attack 試試。
誰說智能機器的核心部件是 深度學習？
邏輯破壞不可行，如果ai已經失控了，我不覺得他會給人入侵他，從數據邏輯層面破壞的可能。（當然，我支持中國外掛開發者試試看——吃雞玩家吐槽）
所以還是物理層面毀滅吧，一個大伊萬～
我雖然很想回答但是藝術狗發現我看不懂題目
可怎麼辦
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