We consider availability data poisoning attacks, where an adversary aims to
degrade the overall test accuracy of a machine learning model by crafting small
perturbations to its training data. Existing poisoning s
对机器学习模型的黑盒攻击是可能的，即使它们的结构不同。通过生成对抗性样本，并利用受害者模型标记合成训练集，攻击者可以训练出自己的替代模型，并将对抗性样本转移到受害者模型中实施攻击，该方法可以使用新的技术使攻击过程更加有效率，在 Amazon 和 Google 等公司的商业机器学习分类系统中展示了攻击的有效性。