随着人工智能、大数据等新技术的应用与推广，大模型也成为一个流行技术。当然就会有组织和个人开始利用各种技术来攻击它们。
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针对模型的攻击类型有很多种，其中经常被提及的几种：
(1) 对抗样本攻击：
对抗样本攻击是目前应用最广泛的机器学习攻击方法之一。在攻击时，攻击者通过向原始数据样本添加微小的扰动(如：可以欺骗模型的错误分类或预测)来生成对抗样本，在保持模型功能不变的情况下，误导机器学习模型的分类器输出。
(2) 数据投毒攻击：
数据投毒攻击是通过向训练数据中添加带有错误或干扰性的数据来破坏或破坏将模型的使用。
注：对抗样本攻击和数据投毒攻击有一些类似，但侧重点不同。
(3) 模型窃取攻击：
这是一种模型逆向和窃取攻击，通过黑盒探测来重建模型或者恢复训练数据。
(4) 隐私泄露攻击：
数据是用于训练模型的核心资产，攻击者有可能从合法的连接或恶意软件中非法获取这些数据，导致用户的隐私受到剥夺。并将其用于训练自己的机器学习模型来泄露数据集的隐私信息。
当然，安全防护手段也很多，以下只是其中几个防护方法：
(1) 数据增强
数据增强是一种常见的数据预处理方法，它可以增加数据集中的样本数量和多样性。这项技术可以有助于提高模型的鲁棒性，使得模型在面对对抗样本攻击时更加不易受到影响。
(2) 对抗训练
对抗训练也是一种常用的防御对抗样本攻击的方法，它通过让模型学习如何抵御对抗样本的攻击，从而提高了模型对攻击的鲁棒性，让模型更好地适应对抗样本。
(3) 模型蒸馏
模型蒸馏技术可以通过将一个复杂的模型转化为一个小型的模型。因为小型模型对于噪音和扰动的容忍能力更强。
(4) 模型集成
模型集成是利用多个不同的模型进行预测，从而降低对抗样本攻击的风险。
(5) 数据清洗和过滤、加密
针对数据进行清洗、过滤、加密也是一种常用的保护方法。
(6) 模型监控和审核
模型监控和审核是一种可以识别训练过程和预测任务中的不寻常行为，从而帮助及早发现和修复模型漏洞。
在技术飞速发展的今天，攻击者会使用各种技术手段来展开攻击，而防御者就需要更多的技术来提高安全防护，因此，在保障数据安全的同时，我们需要不断学习和适应新的技术和方法。
