区块链架构与AI安全：对抗攻击与防护策略

本文是一篇全面解读区块链整体架构及其在现实场景中的应用案例，尤其关注了分类器安全面临的高级别攻击策略。首先，文章介绍了三种主要类型的攻击： 1. 对抗性输入：这种攻击是针对机器学习模型精心设计的输入，目的是使分类器做出错误判断以规避检测。例如，恶意文档通过设计来躲避防病毒软件，而垃圾邮件则通过重复使用附件来混淆Gmail的过滤机制，如关键字填充攻击。 2. 数据中毒攻击：包括模型偏斜和反馈武器化。模型偏斜是通过污染训练数据，让模型倾向于攻击者的偏好，导致分类失误。反馈武器化则是利用反馈机制，让系统错误地标记合法内容为滥用，如竞争性内容或报复性攻击。 3. 模型窃取技术：这是一种黑盒攻击手段，通过探测和复制模型，攻击者可以获取有价值的预测模型，如股市预测或垃圾邮件过滤器，以便利用或改进其性能。 文章以RSA2018的演讲为基础，围绕构建人工智能驱动的反滥用保护系统的系列文章展开，强调了AI在保护系统中的关键作用以及面临的挑战。前两篇文章分别阐述了AI保护系统的重要性及训练分类器的挑战，而本文是系列中的第四篇，专注于高级别攻击的分析和应对策略。 尽管文章着重于为非专业人士提供一个清晰的概述，但即使是专家读者也能从中发现新颖的想法和技术，因为它旨在激发深入研究的兴趣。整体而言，本文为读者揭示了区块链技术在信息安全领域的实际应用，以及如何通过理解这些攻击手段来增强系统的安全性。