如何理解降维攻击？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
在机器学习和数据挖掘领域，降维通常是为了减少特征维度或数据规模，以提高算法的效率和准确率。
然而，攻击者可以利用降维的过程中丢失的信息，来发动攻击。
例如，在预测模型中，降维攻击可以通过削减关键特征或人为引入噪声等方式，来影响模型的准确性，甚至改变预测结果。
因此，理解降维攻击对于保护机器学习和数据挖掘系统的安全至关重要。