Существует несколько типов состязательных атак:
- Атака на изображения: атакующий добавляет к изображению маленькое количество "шума", которое достаточно для того, чтобы модель сделала неверный вывод о классе изображения.
- Атака на текст: атакующий может изменять некоторые слова в тексте, чтобы модель предсказала неверный класс.
- Атака на аудио: атакующий может добавлять шум или изменять звуковые частоты, чтобы модель предсказала неверный результат.
- Атака на последовательности: в данном случае атакующий может изменять последовательности данных, чтобы модель предсказала неверный результат.
Одной из задач состязательной защиты является разработка методов обнаружения и защиты от состязательных атак. Это важно, поскольку модели машинного обучения широко используются в реальных приложениях, где ошибки могут приводить к серьезным последствиям.