降维攻击是什么意思啊？

降维攻击是一种针对机器学习模型的攻击方法。
  
通过添加噪声、删除关键特征或进行其他操作，攻击者试图降低模型的预测准确性或稳定性。
  
降维攻击的目的是扰乱模型对输入数据的理解，从而导致错误的预测结果。
  
这种攻击可以通过削弱模型的复杂性、欺骗性样本的注入以及操纵特征权值等手段实施。
  
降维攻击对机器学习模型的影响不容忽视，因此必须采取一些防御措施，如使用鲁棒性算法、增强数据的多样性以及模型融合等方法，来提高模型的安全性和准确性。