费尔南德斯说，在机器学习的核心发现这样的缺陷并不令人惊讶，因为系统通常在普及之前并不会经过良好的测试 。 “随着机器学习变得越来越普遍，安全研究人员会开始从对抗的角度来研究它，并发现其中一些可以利用的东西，这是很自然的，” 费尔南德斯如是指出 。
【外媒称对抗性机器学习存漏洞 黑客攻击轻而易举】这不仅是一个技术缺陷，也是一个哲学假设 。 首先，当攻击者可以自由操纵数据获取优势时，机器学习开发人员会假定训练数据和测试数据是相似的 。 第二，我们往往认为神经网络像我们一样思考，但实际上并不是如此;神经网络用来识别玩具龟的元素与我们所寻找的不同，而这种差异性正是攻击的突破口 。 费尔南德斯说:“神经网络是非常粗略地模拟人类大脑 。 试图将它们视为与我们大脑类似的运作方式，可能并不是思考它们的最佳方式 。 ”
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