machine learning (ML) models are susceptible to evasion attacks. Evasion
accuracy is typically assessed using aggregate evasion rate, and it is an open
question whether aggregate evasion rate enables feature-leve
通过与 AML 学习者和教师的设计研究，引入 AdvEx 作为一个多层次交互式可视化系统，全面呈现对新手 AML 学习者的不同图像分类器的逃避攻击的性质和影响，我们定量和定性评估了 AdvEx，并通过用户研究和专家访谈的两部分评估结果表明，AdvEx 不仅作为理解 AML 机制的可视化工具非常有效，而且提供了一种有吸引力和愉快的学习体验，从而显示其对 AML 学习者的整体益处。