Attacking machine learning with adversarial examples

对抗样本揭示了机器学习模型在决策边界上的脆弱性，且攻击可跨媒介迁移，意味着单一模态的防御难以通用。这提示AI安全不能仅依赖模型精度，需将鲁棒性纳入核心设计指标。信息有限，但方向性明确：安全正成为AI落地的前置条件。