对抗性的例子

对抗性实例是对软件系统的输入，它导致软件系统犯错。这些错误可能是由精心设计的输入引起的，通常是为了利用系统的漏洞或特定类别的漏洞。对抗性例子的目的是识别系统中的潜在弱点，或者向用户或开发者证明这种弱点可能存在。

恶意的例子通常是通过选择非常接近系统决策边界的输入值来制作的，目的是为了规避分类器的决策逻辑。目标软件系统可能是一个计算机视觉算法，或机器学习算法。恶意的例子也可以通过寻找偏离系统预期输入分布的不寻常输入来制作。

在网络安全领域，对抗性的例子很有意义，因为它们是绕过标准检测或分类系统的一种潜在方式。例如，一个攻击者可能会提出一个包含恶意代码的电子邮件，但该代码被伪装成正常内容，让基于签名的自动检测系统看不出来。

研究人员也可以用对抗性例子来识别机器学习分类器的潜在问题。通过提出一系列精心设计的输入，研究人员可以确定一个分类器的行为是否符合预期。

对抗性例子也被视为对抗性机器学习的潜在工具--利用机器学习技术对机器学习系统进行对抗性攻击，或加深对一个系统（或数据集）的理解，以加强它。

对抗性例子引起了人们的注意和兴趣，主要是因为它们在网络安全、数据隐私和信息安全方面的潜在影响。它们也被看作是发展安全机器学习系统的一个可能途径，有助于表明这种系统对恶意输入保持稳健。