数据中毒攻击（Data Poisoning Attack）是一种针对机器学习系统的恶意攻击方式，攻击者通过向训练数据集中注入精心设计的污染数据，意图在模型训练过程中引入偏差或错误，从而在模型部署后导致其性能下降、产生错误预测或在特定条件下失效。这种攻击利用了模型对训练数据的依赖性，旨在破坏系统的可靠性、公平性或安全性。
在AI产品开发的实际落地中，数据中毒攻击构成重大威胁，可能影响产品在真实场景中的稳定性和可信度。AI产品经理应优先关注数据治理策略，包括实施严格的数据来源验证、自动化异常检测机制，以及采用鲁棒训练技术如对抗训练或数据增强来增强模型抵抗力。同时，在产品生命周期中引入持续监控和模型审计，能及时发现潜在攻击，确保AI系统在部署后保持高鲁棒性和用户信任。
延伸阅读推荐：论文「Poisoning Attacks against Support Vector Machines」by Battista Biggio et al. (ICML 2012) 深入探讨了技术细节；书籍《Adversarial Machine Learning》by Anthony D. Joseph et al. (Cambridge University Press, 2019) 系统覆盖了攻击与防御策略。
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